Visualizing and Understanding Convolutional Networks

    这是一篇2013年发表在ECCV上的一篇文章，是纽约大学计算机科学专业两个人发表的。堪称卷积神经网络化可视化鼻祖，由于发表时间较早，网上有很多见解。我想说的是，论文还是看作者原稿，翻译只能做参考，因为有些翻译并不是很准确。并不是作者翻译的不好，而是因为并不是每个英文词都有一一对应的汉语。

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6caa9fa10101lzcy.html

http://blog.csdn.net/kklots/article/details/17136059

http://www.gageet.com/2014/10235.php

以上是对本论文的讲解

http://videolectures.net/eccv2014_zeiler_convolutional_networks/

是作者答辩时候的ppt+视频

        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；作者想到了一种办法：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，这是本文的思想。