CNN中feature map可视化有哪些思路和方法吗

CNN中feature map可视化有哪些思路和方法吗

卷积特征的可视化，有助于我们更好地理解深度网络。卷积网络在学习过程中保持了图像的空间结构，也就是说最后一层的激活值（feature map）总和原始图像具有空间上的对应关系，具体对应的位置以及大小，可以用感受野来度量。利用这点性质可以做很多事情：

　　1 前向计算。我们直接可视化网络每层的 feature map，然后观察feature map 的数值变化. 一个训练成功的CNN 网络，其feature map 的值伴随网络深度的增加，会越来越稀疏。这可以理解网络取精去燥。
　　2 反向计算。根据网络最后一层最强的激活值，利用感受野求出原始输入图像的区域。可以观察输入图像的那些区域激活了网络，利用这个思路可以做一些物体定位。

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