利用Python实现卷积神经网络的可视化（附Python代码）

对于深度学习这种端到端模型来讲，如何说明和理解其中的训练过程是大多数研究者关注热点之一，这个问题对于那种高风险行业显得尤其重视，好比医疗、军事等。在深度学习中，这个问题被称做“黑匣子（Black Box）”。若是不能解释模型的工做过程，咱们怎么可以就轻易相信模型的输出结果呢？

以深度学习模型检测癌症肿瘤为例，该模型告诉你它可以检测出癌症的准确率高达99%，但它并无告诉你它是如何工做并给出判断结果的。那么该模型是在核磁共振扫描片子中发现了重要线索吗？或者仅仅是将扫描结果上的污点错误地认为是肿瘤呢？模型的输出结果关系到病人的生死问题及治疗方案，医生是不能承担起这种错误的。

在本文中，将探讨如何可视化卷积神经网络（CNN），该网络在计算机视觉中使用最为普遍。首先了解CNN模型可视化的重要性，其次介绍可视化的几种方法，同时以一个用例帮助读者更好地理解模型可视化这一律念。

1.卷积神经网络模型可视化的重要性

正如上文中介绍的癌症肿瘤诊断案例所看到的，研究人员须要对所设计模型的工做原理及其功能掌握清楚，这点相当重要。通常而言，一名深度学习研究者应该记住如下几点：

1. 理解模型是如何工做的

2. 调整模型的参数

3. 找出模型失败的缘由

4. 向消费者/终端用户或业务主管解释模型作出的决定

如今让咱们看一个例子，可视化一个神经网络模型有助于理解其工做原理和提高模型性能。

曾几什么时候，美国陆军但愿使用神经网络自动检测假装的敌方坦克。研究人员使用50张迷彩坦克照片及50张树林照片来训练一个神经网络。使用有监督学习方法来训练模型，当研究人员训练好网络的参数后，网络模型可以对训练集作出正确的判断——50张迷彩坦克全都输出“Yes”，50张树林照片全都输出“No”。可是这并不能保证模型对于新的样本也能正确分类。聪明的是，研究人员最初拍摄了200张照片，其中包含了100张迷彩坦克照片、100张树木照片。从中分别选取50张照片合计100张照片做为训练集，剩余的100张照片做为测试集。结果发现，模型对测试集也能正确分类。所以，研究人员以为模型没有问题了，就将最终成果交付给军方。原觉得军方会很满意这份研究成果，结果军方作出的反馈是他们进行测试后发现效果并很差。