深度学习模型的内部工作原理常常像一个“黑箱”，而可视化技术则能让我们窥探其中奥秘！今天，我们将用Tensorflow展示如何可视化LeNet模型中的卷积层和中间特征图✨。通过一张图片的处理过程，感受神经网络的魅力吧！
首先，加载LeNet模型并对输入图像进行预处理🔍。接着，在卷积层中，每个滤波器都会提取图像的不同特征，比如边缘或纹理Stripe_1️⃣Stripe_2️⃣Stripe_3️⃣。这些特征图不仅展示了模型对图像的理解层次，还帮助我们调试与优化模型性能。
通过可视化，我们可以直观看到不同卷积核的作用：有的强调水平线条，有的捕捉垂直结构Stripe_4️⃣Stripe_5️⃣Stripe_6️⃣。这种操作不仅增强了对深度学习原理的理解，还能激发更多创意应用💡。快来尝试自己动手，揭开模型神秘面纱吧！
深度学习 Tensorflow LeNet 可视化