可视化网络结构

随着深度神经网络做的的发展，网络的结构越来越复杂，我们也很难确定每一层的输入结构，输出结构以及参数等信息，这样导致我们很难在短时间内完成debug。因此掌握一个可以用来可视化网络结构的工具是十分有必要的。类似的功能在另一个深度学习库Keras中可以调用一个叫做model.summary()的API来很方便地实现，调用后就会显示我们的模型参数，输入大小，输出大小，模型的整体参数等，但是在PyTorch中没有这样一种便利的工具帮助我们可视化我们的模型结构。

卷积神经网络（CNN）是深度学习中非常重要的模型结构，它广泛地用于图像处理，极大地提升了模型表现，推动了计算机视觉的发展和进步。但CNN是一个“黑盒模型”，人们并不知道CNN是如何获得较好表现的，由此带来了深度学习的可解释性问题。如果能理解CNN工作的方式，人们不仅能够解释所获得的结果，提升模型的鲁棒性，而且还能有针对性地改进CNN的结构以获得进一步的效果提升。

与卷积核相对应，输入的原始图像经过每次卷积层得到的数据称为特征图，可视化卷积核是为了看模型提取哪些特征，可视化特征图则是为了看模型提取到的特征是什么样子的。获取特征图的方法有很多种，可以从输入开始，逐层做前向传播，直到想要的特征图处将其返回。尽管这种方法可行，但是有些麻烦了。在PyTorch中，提供了一个专用的接口使得网络在前向传播过程中能够获取到特征图，这个接口的名称非常形象，叫做hook。可以想象这样的场景，数据通过网络向前传播，网络某一层我们预先设置了一个钩子，数据传播过后钩子上会留下数据在这一层的样子，读取钩子的信息就是这一层的特征图。

CNN卷积核可视化

卷积核在CNN中负责提取特征，可视化卷积核能够帮助人们理解CNN各个层在提取什么样的特征，进而理解模型的工作原理。例如在Zeiler和Fergus 2013年的paper中就研究了CNN各个层的卷积核的不同，他们发现靠近输入的层提取的特征是相对简单的结构，而靠近输出的层提取的特征就和图中的实体形状相近了，如下图所示：

 

 

 

 

 

标签：提取,卷积,模型,特征,可视化,CNN,网络结构
来源： https://www.cnblogs.com/liyiyu/p/16511050.html