本文深入探讨了CNN可视化技术，以便更好地理解卷积神经网络的内部机制。CNN可视化通过特征图、卷积核和热力图等方法，展示网络如何从输入数据中提取特征。特征图可视化利用反卷积网络和导向反向传播来展示各层特征的输出，而卷积核可视化则帮助理解特征提取的过程。热力图技术如Grad-CAM和Grad-CAM++展示了网络对输入图像的关注区域。通过这些技术，研究者可以优化网络结构并提高其性能。