CNN可视化论文阅读
论文链接：https://arxiv.org/abs/1311.2901 这篇文章采用反卷积的思想实现CNN特征可视化，首先介绍一下什么是反卷积网络。 反卷积 我们都知道CNN主要是由卷积层和下采样(pooling)层来构建网络结构，一层一层，通过对上一层的输出进行卷积或者pool从而得到维度小一点的feature maps。 而反卷积网络则是一个让特征图像学着映射到原图像的方法，经典的反卷积网络
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