深度学习模型可视化

深度学习模型的可视化是指将深度学习模型的内部状态或参数以图像的形式可视化展示出来，以便更直观地理解模型的工作方式。这对于深度学习模型的调试、优化和解释都十分重要。本文将介绍几种常见的深度学习模型可视化方法。

Activations 可视化

Activations 可视化是指将深度学习模型中的每一层的输出结果以图像的形式展示出来，这能够帮助我们更好地了解每一层的输出结果，从而帮助我们更好地理解整个模型的工作流程。这个方法主要的工具是 Tensorboard 和 Keras Activations。

假设我们有一个简单的神经网络，包含 3 层：输入层、中间层和输出层，中间层的激活函数为 ReLU：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation

model = Sequential([
    Dense(32, input_dim=784),
    Activation('relu'),
    Dense(10),
    Activation('softmax'),
])

我们可以将中间层的激活函数可视化如下：

import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from scipy.misc import imresize

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train = imresize(x_train,[28,28])
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], -1)
x_test = imresize(x_test,[28,28])
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], -1)
y_train = np_utils.to_categorical(y_train,10)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test,10)

x_train = preprocess_input(x_train)
x_test = preprocess_input(x_test)

layer_name = 'activation_1'
intermediate_layer_model = Model(inputs=model.input, outputs=model.get_layer(layer_name).output)
intermediate_output = intermediate_layer_model.predict(x_test)

print(intermediate_output.shape)

输出结果为：

(10000, 32)

我们可以将可视化结果绘制成图像：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(inter