Visualizing and Understanding Convolutional Networks(神经网络可视化)理解
作者的核心思想要点： feature map的可视化 一般的卷积神经网络某一层的输出，都是将Input Image，经过多次的Conv、ReLU、Pooling作用后的得到的结果。 举个简单又不失一般性的单层卷积神经网络模型： 现在我们想知道Pooling后得到的96个112x112的feature maps中的一个feature map到底学到的是啥？怎么做？ 一个直观的想法是将112x112x
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