對於深度學習這種端到端模型來說，如何說明和理解
其中的訓練過程是大多數研究者關注
熱點之一，這個問題對於那種高風險行業顯得
尤為重視
，比如醫療
、軍事等。在深度學習中，這個問題被稱作「黑匣子（
black box
）」。如果不能解釋模型的工作
過程，我們怎麼能夠就輕易相信模型的輸出結果呢？
以深度學習模型檢測癌症腫瘤為例，該模型告訴你它能夠檢測
出癌症的準確率高達
99%，但它並沒有告訴你它是如何工作並
給出判斷結果
的。那麼
該模型是在核磁共振
掃瞄**
中發現了重要線索嗎？或者僅僅是將掃瞄結果上的汙點錯誤地認為是腫瘤呢？
模型的輸出結果
關係到病人的生死問題
及**方案
，醫生是不能承擔起這種錯誤的。
在本文中，將**如何視覺化卷積神經網路（cnn），該網路在計算機視覺中使用最為廣泛。首先了解cnn模型
視覺化的重要性，其次介紹視覺化的
幾種方法，
同時以乙個用例幫助讀者更好地理解
模型視覺化這一概念
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1.卷積神經網路模型視覺化的重要性 正如
上文中介紹的癌症腫瘤
診斷案例
所看到的
，研究人員
需要對所設計模型的工作原理及
其功能掌握清楚，這點至關重要。一般而言，一名深度學習研究者應該記住以下幾點：
1. 理解模型是如何工作的
2. 調整模型的引數
3. 找出模型失敗的原因
4. 向消費者/終端使用者或業務主管解釋模型做出的決定
現在讓我們看乙個
例子，視覺化乙個神經網路模型有助於理解其工作原理和提公升模型效能。
曾幾何時，美國陸軍希望使用神經網路自動檢測偽裝的敵方坦克。研究人員使用50張迷彩坦克**及50張樹林**來訓練乙個神經網路。使用有監督學習方法來訓練模型，當研究人員訓練好網路的引數後，網路模型能夠對訓練集做出正確的判斷——50張迷彩坦克
全都輸出「yes」，50張樹林**
全都輸出「no」。但是這並不能保證模型對於新
的樣本也能正確分類。聰明的是，研究人員最初拍攝了200張**，其中包含了100張迷彩坦克**、100張樹木**。從中分別選取50張**合計100張**作為訓練集，剩餘的100張**作為測試集。結果發現，模型對測試集也能正確分類。因此，
研究人員
覺得模型
沒有問題了，就將最終成果交付給軍方。原以為軍方會很滿意這份研究成果，結果軍方做出的反饋是他們進行測試後發現效果並不好。
研究人員感覺此事有點蹊蹺，為什麼之前測試時百分百準確，而軍方測試
的時候又掉鍊子
了呢？最後終於發現，原來是研究者的資料集出現了問題，採集迷彩坦克的時候是陰天，而採集樹林的時候是晴天，神經網路最終學會的是區分晴天和陰天，而不是區分迷彩坦克和樹林。這真是令人哭笑不得啊，那造成這個問題的主要原因還是沒有弄清楚模型的具體的工作原理
及其功能
。
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theano卷積神經網路實現
參考文獻 卷積是什麼 定義 在泛函分析中，卷積 旋積或卷積 英語 convolution 是通過兩個函式f 和g 生成第三個函式的一種數學運算元，表徵函式f 與g經過翻轉和平 移的重疊部分的面積。公式 theano實現 theano.tensor.signal.conv2d 區域性感知 權值共享 減...