作者：郭冰洋
1 簡介
一直以來，深度學習被認為缺乏可解釋性和基礎理論支撐，往往被人們看做一個“黑匣子”。為了展現神經網絡的内部特征并建構相應的了解過程，使神經網絡更加可靠，相關的網絡可視化研究越來越受人們重視。
現階段，網絡可視化的研究内容基本上圍繞經典的分類網絡展開，是圖像分類的延伸和升華，大體上可以分為層可視化、卷積核可視化、類激活圖可視化三種，本篇文章我們就走進神經網絡的内部，了解那些千姿百态的可視化知識。
2 方法彙總
2.1 層可視化
衆所周知，神經網絡由若幹卷積層、池化層、非線性激活層等構成，層可視化就是對構成網絡的各層結果進行可視化，以觀測圖像在網絡中的傳播過程。
層可視化的對應操作比較簡單，我們隻需要擷取網絡的各層輸出結果，也就是将圖像由tensor形式轉換為numpy對應的矩陣形式即可。
如上圖中的蜘蛛，可以輸出每層的結果如下：
在層數較低時，網絡關注的重點在整幅圖檔，随着層數的加深，關注的重點則放在了某些輪廓邊緣區域，說明網絡會随着學習的深入關注更加細節的部分，這一過程也符合人們由整體到局部的認知方式。
層可視化可以很好的解釋網絡學習的大緻流程，呈現了網絡在圖像傳播過程中關注區域的變化過程。
2.2 卷積核可視化
圖像分類網絡的本質是對卷積核的參數進行學習，不同的卷積核代表對應的類别特征，是分類的核心基準。是以，如何呈現出卷積核的内容，也是評判網絡學習能力的方法之一。
在進行卷積核可視化時，我們需要對網絡中各層學習到的參數進行提取，同樣需要由tensor轉化為轉換為numpy對應的矩陣形式。
仍然以蜘蛛的圖檔為例，可以看到不同層的卷積核可視化如下：
可以看出淺層的卷積核大多學習點、顔色等基礎特征；随着層數的增加開始學習到線段、邊緣等特征。層數越深，學習到的特征就越具體越抽象。
2.3 類激活圖可視化
層可視化和卷積核可視化所關注的重點在圖像的局部特征，需要通過提取每層的參數才可以獲得對應的可視化圖，并不能反應整幅圖像的完整響應。
如果能得出整幅圖像對其類别的整體響應值，即每個像素在分類所做出的貢獻，我們便可以得到特征在網絡學習過程中的重要程度占比。
在此基礎上，類激活圖的概念被提出。
通過對特征圖作全局平均值池化可以獲得特征圖的整體均值，并移除全連接配接層，以此作為基準進行分類，可以保留特征的空間位置資訊，進而反應圖像中任意位置特征的重要程度。
如上圖中的花朵圖像，通過類激活圖我們可以看到網絡關注的重點區域，這也是判定網絡學習是否準确的一種全新思路。
以上實驗代碼可以發送關鍵詞“分類模型可視化”到有三AI公衆号背景擷取。