前言：这篇论文是2013年11月发表在CVPR上的，当时正值卷积神经网络在计算机视觉任务中初放光彩。17年刚刚接触深度学习的时候看过这篇论文，当时也是在组会上讲过。以下就是大概的讲解思路。但是当时看这篇论文没有太大的感觉，觉得这篇论文只是做了一个非常简单的事情，所以主要是从宏观上说明了一下可视化卷积神经网络的作用。前两天偶然翻出来这篇论文，却觉得论文里有些地方挺有意思的，果然论文和人颇有相似，讲究的是对的时间遇到对的人。这里先把当时讲的一些要点摘抄过来，有时间回看一遍，再做整理。
这篇论文的主要思路是： 将产生的特征通过反卷积技术，重构出对应的输入刺激，而重构的刺激只会显示真正有用东西，作者就可以通过分析这些信息来分析模型，实现模型调优。
论文背景介绍
神经网络发展很迅速， 尤其是卷积神经网络在图像处理方面发挥了很大的作用，当输入一张图片到卷积网中时，网络会逐级产生特征，但究竟是图片中的哪一部分刺激网络产生了特定特征，没法直接得到。一般来说，卷积第一层还可以大概看到图像的特征，但是随着卷积层数的加深，卷积出来的图像已经面目全非了。
这篇论文就是通过反卷积技术，让深层次的神经网络也能展示出来他的特征。
具体的流程如下图：
可视化卷积神经网络的用处
至此，这篇论文里的关键技术难点已经讲完了，作者提出来这个反卷积，主要是用来干什么呢？
作者主要用反卷积做出了以下几个结果。
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当然就是最主要的目的： 特征的可视化。他把每层的图像都反卷积出来， 然后观察， 发现：
1）每组重构特征都有很强的关联性。
2）层次越高，特征越稳定。第一层只学到了边缘。第二层学到了稍微复杂的图案， 比如说圆形， 丁字形， 角度， 曲线等。第三层开始学到一个具体纹理。第四层甚至最高层学到了更加完整的特征， 比如说狗脸， 人脸等。
3）图像中关键的特征被夸大 -
作者还研究了特征在训练过程中的演化。 在训练过程中， 作者从把每一层的输出特征反向卷积，可以发现， 在迭代开始的时候，每一层都发生很大的变化，但是经过一定的迭代次数，低层首先区域稳定，高层需要更多的迭代次数才能区域稳定。
这也表明了, 只有所有层都收敛时， 分类模型才能用。 -
特征不变性。也就是说把图片进行平移，旋转，缩放。观察不同层的特征不变性能力。可以看到， 在第一层， 很小的变化都会导致其明显的变化， 层数越高， 平移和缩放对最终结果的影响比较小。总体来说， 卷积网无法对旋转操作产生不变性，除非物体本身具有很强的对称性。
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结构的优化.第一层混合了大量的高频和低频信息， 缺少中频信息， 第二层产生了混乱无用的特征。新的模型不但保留了一二层绝大部分有用的特征， 还提高了最终的分类性能。
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遮挡敏感性。分类器到底使用了什么信息实现分类？ 是图像中具体位置的像素值， 还是图像的背景？为了回答这个问题， 作者使用了一个灰色的矩形对输入图像的每个部分进行遮挡， 并测试在不同遮挡情况下， 分类器的输出结果。可以看到当关键区域发生遮挡时， 分类器的性能急剧下降。 而且当遮挡发生在关键物体的位置时， 响应强度急剧下降。另外，用这种方法可以找出途中哪部分的特征是最关键的。在第五层的时候， 遮挡眼睛和鼻子等部位会使识别率更低， 但是在第七层的时候， 随机遮挡图片和遮挡眼睛、 鼻子等部位都是一样的。 作者猜想可能是更高层更关注狗的品种等更深层次的问题。
总结：
这篇论文最重要的贡献是提出了反卷积的这个概念， 直观展示了 CNN 如何工作， 这些可视
化技术不仅描述了 CNN 内部的工作原理，同时对神经网络结构的优化提供了深刻的见解。
除此之外， 反卷积除了用于可视化之外，后来的学者还利用反卷积做了：
1） 图片的无监督学习
2） FCN 网络中的上采样
3） GAN 中的图片生成。
