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性信息达到最优化。
中重点利用了基于梯度分析的可视化方法，研究了针对不同卷积神经网络模型
的可视化效果，按照图像数据集中包含的图像数据，分别从单目标和多目标两个类别来
开展研究工作。本文的工作内容如下：
基于反卷积技术进行卷积神经网络每一层特征可视化的分析。实验结果表明低
层卷积层主要提取的是输入图像的颜色、轮廓及纹理等简单的特征，而高层则提取的是
输入图像中眼睛、嘴、翅膀等更加复杂抽象的特征，网络层数越深的模型，其内部提取
到的特征更加的接近实物的细节特征。
提出一种基于激活的特征可视化方法。该方法以热力图的可视化方式对
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