推荐一个卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的可视化网站https://poloclub.github.io/cnn-explainer/。
来自佐治亚理工学院与俄勒冈州立大学的研究者们，合作开发出了一款卷积神经网络交互式可视化工具——CNN 解释器（CNN Explainer）。这个解释器展示了一个 10 层的神经网络，包含卷积层、激活函数、池化层等多个 CNN 初学者无论如何也绕不开的概念。
CNN Explainer 使用 TensorFlow.js 加载预训练模型进行可视化效果，交互方面则使用 Svelte 作为框架并使用 D3.js 进行可视化。最终的成品即使对于完全不懂的新手来说，也没有使用门槛。
如果将鼠标悬停在第一个卷积层最前面的激活图上，就可以看到此处应用了 3 个卷积核来得到此激活图。点击此激活图，可以看到每个卷积核都进行了卷积运算。
下面是用来生成上述激活图顶端中间结果的卷积核。
还可以演示超参数的作用，还有一系列功能等着大家去探索。
参考
项目地址：https://github.com/poloclub/cnn-explainer
网页地址：https://poloclub.github.io/cnn-explainer/
arXiv 地址：https://arxiv.org/abs/2004.15004
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1665923868483719652&wfr=spider&for=pc