基于卷积神经网络模型的MSTAR高分辨率图像数据集识别实践【后续：网络层可视化分析】

在上一篇文章《基于卷积神经网络模型的MSTAR高分辨率图像数据集识别实践》中，我们实践了完整的建模预测分类过程，本文主要是在前文的基础上，做一点可视化分析的工作。

我们可以借助开源的可视化工具keract实现我们所需要的可视化功能，首先是卷积层计算结果的可视化，这里先看一下我们的网络结构图，如下所示：

因为我们的层可视化展示会按照网络的结构一层一层地进行，这里先给出来了前文里面的模型结构图，下面是具体的可视化结果。

conv2d_1：

max_pooling2d_1：

conv2d_2：

max_pooling2d_2：

conv2d_3：

conv2d_4：

conv2d_5：

max_pooling2d_3：

目前只进行了卷积层的可视化，其它层还未进行处理，后面有时间会继续处理。

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