掌握可视化卷积神经网络模型，带你畅游图像识别技术领域

在深度学习的过程中，最有吸引力的作者是对对象进行分类的模型。最新研究结果表明，此类模型已经可以在实时视频中检测到多个对象。这是由于计算机视觉领域的最新技术创新。众所周知，在过去几年中，卷积神经网络（CNN或ConvNet）在深度学习领域取得了许多重大突破，但对于大多数人来说，这种描述是非常不直观的。因此，要了解模型如何取得重大突破，我们首先应该了解卷积神经网络是如何工作的。

上图是5x5矩阵。现在，您选择另一个3x3矩阵并将其移动到图像，将3x3矩阵乘以被覆盖的图像部分以生成单个值。紧接着，3x3矩阵向右移动并向下移动以卷积卷积层的目标。滤波器由加权的矢量叠加乘以卷积输出的值表示。当训练图像时，这些权重会发生变化，也就是说，在评估图像时，它会通过捕获的某些特征来预测图像的内容。

卷积层之后的层主要是CNN架构中的池化层。它将输入图像分成一组非重叠矩形，并为每个子区域输出一个值。

两个主要的汇集层是最大的游泳池和平均游泳池。最大池数-输出子区域的最大值。平均池-输出子区域的平均值。池化层用于减少空间维度而不是深度。减小空间维度的主要优点是可以通过减少空间信息来优化计算性能。通过减少空间信息意味着您可以使用更少的参数训练模型，从而减少过度拟合的可能性。获得一些固定值。激活功能的工作方式与其他神经网络完全相同。此功能的主要功能是将值压缩到特定范围。

最常用的激活功能是ReLu激活功能。它需要输入'x'并确定'x'是否为正，否则为0。使用ReLu功能的原因是因为其执行成本非常低。

上图是卷积层的一般表示。我们通过池层执行了卷积和ReLu函数。这些层彼此堆叠。虽然定义和训练深度神经网络（DNN）比以往更容易，但大多数人仍陷入陷阱。为此，我们使用可视化来理解CNN模型中的各个层。在这部分中，我们将尝试使用Keras进行可视化。我们将使用Keras视觉输入来最大化激活VGG16架构不同层中的滤波器并训练ImageNet。

请注意，我们只输入最后一个卷积层。原因是添加完全连接的层会强制您使用模型的固定输入大小（224x224，原始ImageNet格式）。通过保留卷积模块，我们的模型可以适应任何输入大小。该模型加载一组先前在ImageNet上训练过的权重。现在让我们定义一个有助于激活特定层（layer_name）中特定过滤器（filter_index）的损失函数。

一切都很简单。这里唯一的技巧是标准化输入图像的像素梯度，以确保梯度上升到足够平滑。现在我们可以使用我们定义的Keras函数在输入空间中使梯度上升：

使用TensorFlow在CPU上执行此操作需要几秒钟。然后我们可以提取并显示生成的输入：

第一层基本上只是编码方向和颜色。然后将这些方向和滤镜组合成基本网格和斑点纹理。这些纹理逐渐组合成越来越复杂的图案。您可以将每层中的滤波器视为矢量的基础，该矢量通常是完整的，可用于以紧凑的方式对输入层进行编码。当过滤器开始整合来自越来越大的空间范围的信息时，过滤器变得更加复杂。以下是从不同层生成的要素图的图片：

第一层主要产生水平，垂直和对角线。主要用于检测图像中的边缘。第2层将尝试提供更多信息。它主要检测角落。在第三层，我们可以开始检测一些复杂的图案，如眼睛和面孔。我们可以假设该特征图是从训练的面部检测模型获得的。在4楼，它可以在更复杂的脸部（例如眼睛）。

在第5层中，您可以使用要素图生成特定面，汽车轮胎，动物面等。此要素图包含有关图像的大部分信息。一般来说，CNN和其他图像识别模型没有太大区别。通过阅读相关书籍，我们可以加深对此的理解。