CNN中feature map視覺化
卷積特徵的視覺化，有助於我們更好地理解深度網路。卷積網路在學習過程中保持了影象的空間結構，也就是說最後一層的啟用值（feature map）總和原始影象具有空間上的對應關係，具體對應的位置以及大小，可以用感受野來度量。利用這點性質可以做很多事情：
1 前向計算。我們直接視覺化網路每層的 feature map，然後觀察feature map 的數值變化. 一個訓練成功的CNN 網路，其feature map 的值伴隨網路深度的增加，會越來越稀疏。這可以理解網路取精去燥。2 反向計算。根據網路最後一層最強的啟用值，利用感受野求出原始輸入影象的區域。可以觀察輸入影象的那些區域激活了網路，利用這個思路可以做一些物體定位。
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