全文共4327字，预计学习时长20分钟或更长“人类的神经网络是如何运行的？”这个问题让很多数据科学家感到困惑。解释某个简单神经网络的工作机制非常容易，但是当某个计算机视觉项目中的层数增加1000倍时，该怎么办呢？终端用户想要了解模型是如何得到最终结果时，仅用纸和笔来解释深度神经网络的工作机制是行不通的。那么，如何让神经网络不再像“黑匣子”一样神秘？可视化可以做到这一点——将神经网络的不同特征可视化

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卷积神经网络某个卷积层中的神经元的个数怎么确定一般的人工神经网络（简称，神经网络）是通过连接多层的神经元对输入的向量进行处理，数据和神经元是全连接的形式，通过样本的训练完成权值的更新，进而达到学习的效果。而卷积神经网络是有卷积层 激励层 池化层 全连接层组成，首先卷积神经网络的提出是优化一般神经网络的训练效率，我们知道卷积神经网络在卷积层 激励层 池化层都并非全连接状态，所以训练的权值也相对减少，