Visualizing and Understanding Convolutional Networks(神经网络可视化)理解

作者的核心思想要点：

feature map的可视化

一般的卷积神经网络某一层的输出，都是将Input Image，经过多次的Conv、ReLU、Pooling作用后的得到的结果。

举个简单又不失一般性的单层卷积神经网络模型：

现在我们想知道Pooling后得到的96个112x112的feature maps中的一个feature map到底学到的是啥？怎么做？

一个直观的想法是将112x112x96的feature maps（除了选定的feature map**值保留，其他95个112x112的feature map全部置零），原路逆操作回Input，再normalize到图片像素范围，看看得到的是啥图片即可。如下图：

 

想法是很好，但Pooling的的Unpooling，ReLU的UnReLU，Conv的DeConv具体应该怎么做？

UnReLU比较简单，可以也采用ReLU。作者的创意主要在DeConv和Unpooling。

转置卷积

理想的反卷积DeConv，是能够完全由卷积的输出还原输入，但这是做不到的。卷积是一个有信息损失的操作。转置卷积是最接近理想反卷积的。

 如上图，上半部分是正常的卷积，将4x4的feature map映射为2x2的。下半部分就是转置卷积，它将卷积输出，利用相同的卷积核（需做水平和垂直翻转）再映射回输入（可依需添加padding）。需要注意的是，还原的输入跟原始输入是不相等的，这也是转置卷积不是理想的反卷积的原因。

Unpooling

上图给出了Unpooling的基本流程。主要创意在于Pooling过程中，需要记录下Pooling后的每个数据的来源位置，在Unpooling过程中，按位置，将数据还原，其他补零。 

看到了什么？

有了上述的转置卷积和Unpooling，给定卷积神经网络的任一卷积层的输出，都可以将其还原回Input image，再normalize到图片像素范围，即可可视化卷积层的feature map。

下图给出了ZFNet（作者经过可视化分析之后，提出的一个网络）的第三个卷积层随机挑选的12个feature map，在验证集上top9的**值的可视化，右边是对应的原始输入图片。

作者还进行了其他的对比试验，论文中最详细，这里就不赘述了。