在人脸识别图像分类中，我理解每层会关注图像的不同关键方面，对吗？

例如，第一层可能关注边缘，第二层可能关注颜色，第三层可能关注眼睛，等等…

每层都有一个激活函数，并以上一层的输出作为输入。

如何具体指示某一层寻找图像中的特定特征呢？你如何知道每层在寻找什么？

回答：

要了解深度卷积神经网络（CNN）的一层在寻找输入图像的哪些特征，可以获取该层的滤波器和滤波器激活/特征图，并通过绘制激活和核权重的颜色图来可视化它们。虽然我们可以可视化一层的激活并推断滤波器可能在寻找什么，但要强制网络的层学习特定特征是相当困难的，因为在训练前权重是随机初始化的，因此网络的任何滤波器都可能选择学习输入图像的任何随机特定特征。