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百度地图毕业设计源码 Visualizing-and-Understanding-Convolutional-Networks paddlepaddle框架 论文复现（CNN特征可视化）+VGG16猫脸分类（动态图） 简介 参考论文 CNN作为一个著名的深度学习领域的“黑盒”模型，已经在计算机视觉的诸多领域取得了极大的成功，但是，至今没有人能够“打开”这个“黑盒”，从数学原理上予以解释。这对理论研究者，尤其是数学家来说当然是不可接受的，但换一个角度来说，我们终于创造出了无法完全解释的事物，这也未尝不是一种进步了！ 当然，虽然无法完全“打开”这个“黑盒”，但是仍然出现了很多探索这个“黑盒”的尝试工作。其中一个工作就是今天我们讨论的重点：可视化CNN模型，这里的可视化指的是可视化CNN模型中的卷积核。 跟随我一起搭建网络，实现配置可视化结构，你将在训练过程中看到卷积神经网络对特征的提取过程 可视化并理解卷积神经网络（CNN） 可视化工作分为两大类: 一类是非参数化方法:这种方法不分析卷积核具体的参数，而是先选取图片库，然后将图片在已有模型中进行一次前向传播，对某个卷积核，我们使用对其响应最