大模型RAG技術：從入門到實踐
導向反向傳播（Guided-backpropagation）結合了普通反向傳播和反卷積網絡的優勢，通過僅回傳輸入和梯度均大于0的位置，以提供更清晰的特征可視化效果。這種方法有效地抑制了負梯度的傳播，增強了網絡對特定特征的敏感度。
卷積核在CNN中充當特征提取的核心角色。它通過在輸入數據上滑動，并計算卷積操作來提取特定的特征。可視化卷積核的目的是理解它們如何從像素空間映射到特征空間。
為了更直觀地了解卷積核的工作，我們可以通過可視化卷積核的權重來觀察其感受野和特征提取能力。通常，第一層卷積核較易于理解，因其通常提取邊緣和形狀等基本特征，而后續層的卷積核則越來越抽象。
熱力圖可視化技術旨在展示CNN對輸入圖像不同區域的響應強度。通過熱力圖，研究者可以看到網絡關注圖像的哪些部分，并理解這些區域在分類任務中的重要性。
類激活圖（CAM）通過全局平均池化和全連接層的權重來生成熱力圖。然而，CAM的局限性在于需要對網絡結構進行修改。為此，Grad-CAM（梯度加權類激活圖）被提出，它不需要修改現有網絡結構，即可生成熱力圖。
Grad-CAM++進一步提高了熱力圖的定位精度，特別適用于同類多目標的場景。其通過復雜的加權系數計算方法，增強了對多個目標的定位能力。
梯度可視化技術通過計算輸入圖像對網絡輸出的梯度，幫助理解哪些區域對網絡輸出有較大影響。不同的梯度下降法（如Adam、RMSProp）在優化過程中表現出不同的特點，可以通過動畫進行展示。
CNN-Explainer是一種交互式可視化工具，它為研究者提供了直觀的界面，以觀察CNN的各層特征圖和卷積過程。該工具對深度學習的初學者尤為有用，幫助他們理解CNN的工作機制。
除了CNN-Explainer，還有許多工具可用于特征圖、卷積核和熱力圖的可視化。例如，Netscope提供了一個在線平臺用于可視化Caffe的模型結構，PlotNeuralNet則允許用戶通過手動畫圖進行網絡結構的展示。
通過對CNN可視化技術的深入探討，我們可以更好地理解卷積神經網絡的內部機制。這不僅有助于優化現有模型，還能促進新型網絡架構的開發。未來，隨著可視化技術的不斷進步，我們將能夠更精確地揭示深度學習模型的“黑盒”本質。
問：什么是CNN可視化？
問：為什么要進行卷積核可視化？
問：Grad-CAM與CAM的區別是什么？
問：哪些工具可以用于CNN可視化？
問：如何選擇合適的可視化技術？
