視覺化顯示卷積神經網路(CNN)特徵圖，理解CNN如何提取特徵

人們常說深度學習模型是「黑箱模型」，我們只知道深度學習模型能進行預測，卻不知道模型如何預測。例如多層感知器模型，由多個神經層組成，每個神經層由很多神經元組成，確實難以知道內部如何運作。不過對於卷積神經網路，我們卻可以呈現每一層特徵圖的輸出，讓我們知道模型如何透過濾鏡提取特徵。我們將介紹，如何建立輸出CNN特徵圖(Feature Map)的模型，呈現每一層特徵圖的結果。

以上內容節錄自這本書，很適合Deep Learning深度學習入門初學者:
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