选自Medium
作者：PiotrMigda
机器之心编译
参与：李诗萌、路
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。
基线
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……
AlexNet架构图示。（图源：《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》