在走进深度学习的过程中，最吸引作者的是一些用于给对象分类的模型。最新的科研结果表示，这类模型已经可以在实时视频中对多个对象进行检测。而这就要归功于计算机视觉领域最新的技术革新。

众所周知，在过去的几年里，卷积神经网络(CNN或ConvNet)在深度学习领域取得了许多重大突破，但对于大多数人而言，这个描述是相当不直观的。因此，要了解模型取得了怎样大的突破，我们应该先了解卷积神经网络是怎样工作的。

卷积神经网络可以做些什么？

卷积神经网络用于在图像中寻找特征。在CNN的前几层中，神经网络可以进行简单的“线条”和“角”的识别。我们也可以通过神经网络向下传递进而识别更复杂的特征。这个属性使得CNN能够很好地识别图像中的对象。

卷积神经网络

CNN是一个包含各种层的神经网络，其中一些层是卷积层、池化层、激活函数。

卷积层是如何工作的？

要了解CNN如何工作，你需要了解卷积。卷积涉及浏览图像和应用滤波器等具体内容。

上图是一个5x5的矩阵。现在，你另外选取一个3x3矩阵，然后移动到图像上，将3x3矩阵与被覆盖的图像部分相乘以生成单个值。紧接着，3x3矩阵向右和向下移动以“覆盖”整个图像。最后，我们将获得如上所示的内容。

卷积层的目标是过滤。滤波器是由矢量的权重堆叠乘以卷积输出的值来表示的。当训练图像时，这些权重会发生变化，也就是说当进行图像评估时，它会通过它捕捉到的一些特征来预测出图像的内容。

池化层

卷积层之后的层主要是CNN架构中的池化层。它将输入的图像分割为一组不重叠的矩形，并且对于每个子区域都输出一个值。

两个主要的池化层是最大池和平均池。

最大池 - 输出子区域的最大值。

平均池 - 输出子区域的平均值。

池化层用于减少空间维度而不是深度。

减少空间维度的主要优点是：

• 通过减少空间信息，可以优化计算性能。

• 通过减少空间信息意味着你可以使用较少的参数来训练模型，从而减少过度拟合的可能性。

• 获得一些固定的值。

激活函数

激活函数的工作方式与其他神经网络完全相同，该函数的主要左右是将值压缩到一个特定的范围内。一些常用的激活函数是：

最常用的激活函数是ReLu激活函数。它需要输入‘x’并判断‘x’是否为正，如果不为正则返回0。使用ReLu函数的原因是因为它的执行成本很低。

上图是卷积层的一般表示。我们通过池化层进行了卷积和ReLu函数。这些层彼此堆叠。

虽然定义和训练深度神经网络(DNN)比以往任何时候都容易，但大多数人还是会陷入误区。

为此目的，我们使用可视化来理解CNN模型中的各种层。

使用Keras实现可视化

在这部分我们将尝试使用Keras实现可视化。我们将使用Keras可视化输入，最大限度地激活VGG16体系结构的不同层中的滤波器，并对ImageNet进行训练。

首先，让我们从在Keras中定义VGG16模型开始：

请注意，我们只进入最后一个卷积层。原因是添加完全连接的层会强制你使用模型的固定输入大小(224x224，原始ImageNet格式)。 通过保留卷积模块，我们的模型可以适应任意输入大小。

该模型加载了一组预先在ImageNet上训练过的权重。

现在让我们定义一个损失函数，它将促进特定层(layer_name)中的特定滤波器(filter_index)的激活。我们通过Keras后端函数执行此操作，该函数支持我们的代码在TensorFlow和Theano之上运行。

一切都很简单。这里唯一的技巧是规范输入图像的像素梯度，以确保梯度上升足够平滑。

现在我们可以使用我们定义的Keras函数在输入空间中进行梯度上升：

使用TensorFlow在CPU上执行此操作需要几秒钟。

然后我们可以提取并显示生成的输入：

结果：

第一层基本上只是编码方向和颜色。然后将这些方向和滤波器组合成基本网格和斑点纹理。这些纹理逐渐组合成越来越复杂的图案。

你可以将每层中的滤波器视为矢量的基础，它通常是完整的，可用于以紧凑的方式将输入层进行编码。当滤波器开始整合来自越来越大的空间范围的信息时，滤波器会变得更加复杂。

以下是从不同层生成的要素图的图片：

第1层主要生成水平、垂直和对角线。主要用于检测图像中的边缘。 第2层将尝试提供更多的信息。它主要检测角落。第3层我们开始可以检测到一些复杂的图案，如眼睛、脸等。我们可以假设这个特征图是从训练过的人脸检测模型中获得的。在第4层，它可以在面部的更复杂部分(例如眼睛)。

在第5层中，你可以使用要素图生成人的具体面孔、汽车轮胎、动物的面孔等。此要素图包含有关图像中的大多数信息。