卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。在训练CNN时,网络会自动学习到图像的特征,这些特征可以帮助我们更好地理解图像,并且可以可视化出来。
在Keras中,我们可以使用`model.layers`属性来获取CNN的每一层。其中,卷积层和池化层通常会提取出图像的特征,全连接层则会将这些特征映射到具体的分类。
我们可以通过以下步骤来可视化CNN的特征提取过程:
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