可视化卷积神经网络的过滤器

#想要观察卷积神经网络学到的过滤器，另一种简单的方法是显示每个过滤器所响应的视觉模式。
#通过在输入空间中进行梯度上升来实现：空白图像开始，将梯度下降应用于卷积神经网络输入图像的值，其目的是让某个过滤器的响应最大化。

1、为过滤器的可视化定义损失张量

#为过滤器的可视化定义损失张量
from keras.applications import VGG16
from keras import backend as Kmodel=VGG16(weights='imagenet',include_top=False)layer_name

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