在深度学习领域，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)是图像识别和处理的核心工具之一。今天，我们将一起探索如何通过可视化CNN的特征图，来深入了解这些网络内部的工作机制💡。

首先，我们来看一看自定义网络的特征图。当我们训练一个自定义CNN模型时，每一层都会学习到不同的特征，这些特征可以通过特征图的形式展示出来。通过可视化这些特征图，我们可以直观地看到模型在不同层次上对输入图像的响应情况🔍🖼️。例如，在早期层中，模型可能会学习到边缘和纹理等基本特征，而在后期层中，则会学习到更复杂的形状和对象部分。

接下来，我们将使用著名的VGG网络进行同样的操作。VGG网络因其简洁且有效的结构而广受欢迎，其特征图同样可以提供有价值的见解。通过比较自定义网络与VGG网络的特征图，我们可以更好地理解两者之间的异同，以及各自的优势所在👀📈。

通过这种方式，我们可以更深入地了解CNN的工作原理，并为构建更高效的网络模型提供灵感💡🌈。希望这次探索能让你对CNN的运作有一个全新的认识！🚀

深度学习 卷积神经网络 特征图可视化