7.2 CNN可视化 卷积神经网络(CNN)是深度学习中非常重要的模型结构,它广泛地用于图像处理,极大地提升了模型表现,推动了计算机视觉的发展和进步。但CNN是一个“黑盒模型”,人们并不知道CNN是如何获得较好表现的,由此带来了深度学习的可解释性问题。如果能理解CNN工作的方式,人们不仅能够解释所获得的结果,提升模型的鲁棒性,而且还能有针对性地改进CNN的结构以获得进一步的效果提升。 理解CNN的重要一步是可视化,包括可视化特征是如何提取的、提取到的特征的形式以及模型在输入数据上的关注点等。本节我们就从上述三个方面出发,介绍如何在PyTorch的框架下完成CNN模型的可视化。