可视化并理解CNN

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574

学习论文[1311.2901] Visualizing and Understanding Convolutional Networks

知乎专栏这篇可视化CNN讲的挺不错，我再稍微提炼下。

Visualization with a Deconvnet：将feature map中的特征通过反池化、反激活、反卷积映射到像素。

反池化可通过记录最大激活值的位置来实现，反激活直接使用ReLU，反卷积采用该卷积核的转置来进行卷积操作（why？）

Convnet Visualization

1.Feature Visualization:

我们发现了CNN学习到的特征呈现分层特性，底层是一些边缘角点以及颜色的抽象特征，越到高层则越呈现出具体的特征，

这也为如何得到更好的模型给出了指导，一个最简单的思路便是使网络更深，使得每层的特征更加层次分明，这样就能学到更加泛化的特征。

这里还有一个重要的公式，感受野的计算公式：

其中表示第i层layer的输入的某个区域，表示第i层layer的步长，表示kernel size，注意，不需要考虑padding size。

2.Feature Evolution during Training

底层先收敛，然后高层再收敛。

3.Feature Invariance

小变换对模型的第一层有着显著的影响，但对顶层影响较小，对于平移和缩放是准线性的。网络输出对于平移和缩放是稳定的。

但是一般来说，除了具有旋转对称性的物体来说，输出来旋转来说是不稳定的.这说明了卷积操作对于平移和缩放具有很好的不变性，而对

于旋转的不变性较差。

还有其他部分的实验，个人感觉说服力并不是那么让人信服。

可视化实践：因为在家，没有实验环境，这部分就先留着，等回学校试试