原标题：一图抵千言：带你了解最直观的神经网络架构可视化

一张好的图抵得上一千个等式。

神经网络是复杂、多维、非线性的数组运算。如何在避免过于复杂或重复的情况下呈现深度学习模型架构的重要特征呢？又该以何种方式清晰直观、启发性地呈现它们呢？（好看也是加分项！）无论研究还是教学项目对此都没有固定标准。本文我们就来了解一下可视化整个神经网络架构和特定模块的工具和技巧。

AlexNet 是突破性的架构，它使卷积网络（CNN）成为处理大型图像分类任务的主要机器学习算法。介绍 AlexNet 的论文呈现了一张很好的图，但是好像还缺点什么……

我认为：一张好的图抵得上一千个公式。

这几乎适用于任何模块。我们可以将概念可视化，如 dropout：

我们可以看到每一步的张量大小以及操作（用颜色标记）。它不是抽象的——盒子大小与张量形状相关。但厚度和通道数量并不成比例。

还有类似的方式是显示每个通道的值，如 DeepFace 工作示例图：

这样的图不仅限于计算机视觉。下面是一个将文本转换为颜色的例子：

机器之心《全球500强上市公司人工智能战略适应性报告》重磅发布。17个行业，140家上市公司，纵览500强落地人工智能的成与败。