对于深度学习这种端到端模型来说，如何说明和理解其中的训练过程是大多数研究者关注热点之一，这个问题对于那种高风险行业显得尤为重视，比如医疗、军事等。在深度学习中，这个问题被称作“黑匣子（Black Box）”。如果不能解释模型的工作过程，我们怎么能够就轻易相信模型的输出结果呢？

以深度学习模型检测癌症肿瘤为例，该模型告诉你它能够检测出癌症的准确率高达99%，但它并没有告诉你它是如何工作并给出判断结果的。那么该模型是在核磁共振扫描片子中发现了重要线索吗？或者仅仅是将扫描结果上的污点错误地认为是肿瘤呢？模型的输出结果关系到病人的生死问题及治疗方案，医生是不能承担起这种错误的。

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