卷积神经网络过程可视化方面的论文，非常详细，香港科技大学最新研究成果

CNN可视化与帮助理解的相关资料

神经网络很多时候就像是个黑盒子，里面到底是什么样，是什么样的结构，是怎么训练的，可能很难搞清楚。而本代码就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化，可以更好地理解，调试并优化程序。可以看到每层网络的学习结果.

Grad-CAM-张量流 注意：CNN还有另一种很棒的可视化方法，称为 ，它仅涉及前向通过。 演示代码可用于Caffe和Tensorflow ResNet，Vgg。 请检查一下。 这是用于Grad-CAM的演示的tensorflow版本。 我使用ResNet-v1-101，ResNet-v1-50和vgg16进行演示，因为该模型是非常流行的CNN模型。 但是，grad-cam可以与其他任何CNN型号一起使用。 只需在我的演示代码中修改卷积层即可。 请参阅查看此存储库的演示。 要在此演示中使用VGG网络，必须下载VGG16 NPY的npy文件。 要使用ResNet-v1-50或ResNet-v1-101，请从下载权重 欢迎任何贡献 [原论文] Grad-CAM：梯度加权类激活映射 Ramprasaath R. Selvaraju，Abhishek Das，Ramakrishna V

卷积神经网络可视化 这是我们对 CNN 特征可视化的实现（加上一个演示）（Zeiler & Fergus，2013）。 只看 ipython notebook 的方法。 使用链接： : 可视化结果并不像论文中显示的那么清晰。 我们假设这是因为他们使用不同的架构，并且我们有一个用于可视化的小数据集。 但是，这可能是由于未检测到的错误（但我们希望不是……）如果您发现此代码中有任何错误，请告诉我们！ 参考 Zeiler, MD and Fergus, R. (2013) Visualizing and Understanding Convolutional Networks. 跑步 这个笔记本应该从guru2.ucsd.edu服务器运行。 caffe 的安装可能非常具有挑战性，并且此笔记本依赖于仅存在于该服务器上的特定urban_tribes模型。 跑步， ssh -X [user

卷积神经网络图片可视化-VGG16模型

2014 ECCV 深度学习卷积神经网络开始之作，CNN可视化，介绍了CNN不同层的作用及特征图的可视化，2011 ICCV 可视化反卷积论文

关于论文“Methods for interpreting and understanding deep neural networks”的学习摘要