在本文中，将探讨如何可视化卷积神经网络CNN，该网络在计算机视觉中使用最为广泛首先了解CNN模型可视化的重要性，其次介绍可视化的几种方法，同时以一个用例帮助读者更好地理解模型可视化这一概念 正如上文中介绍的癌症肿瘤诊断案例所看到。
神经网络中追踪信号 对于一个输入，神经元不会立即反应，而是会抑制输入，只有当输入增强到了一定程度，才可以触发输出，并且神经元前后层之间是互相连接的神经元的输入和输出一般采用S函数sigmoid functiony=11+e#8722。
rule，以及非线性优化的最基础部分，比如梯度下降法其次至少需要具备一些适用于研究的编程语言的技能，例如python，matlab，C++也可行等，哪怕不自己实现最简单的神经网络而是用API，也是需要一定计算机能力才能应用之。
Python非常便携，可以在Linux，Windows等多平台上使用另外，Python是一种多范式编程语言，支持面向对象，面向过程和函数式编程风格由于它拥有简单的函数库和理想的结构，Python很适合神经网络和自然语言处理NLP解决方案的。
Python在人工智能大范畴领域内的机器学习神经网络深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用比如阿尔法狗。
确保从图像中挑选出异常值损坏的文件或偶然出现的无关图像图像标准化 为了使图像具有相同的大小和像素变化，可以使用pytorch的transfors模块转移学习 从头开始训练的模型可能不是最明智的选择，因为有许多网络可用于各种。
