python神经网络 神经网络的每一层网络，有什么实际的意义吗？
神经网络的每一层网络，有什么实际的意义吗？
这个问题涉及到神经网络的可解释性。经过训练，每一层神经网络都有其实际意义，但这一意义通常很难被人类简单地理解。人类可以尝试对经过训练的神经网络进行重复计算，但这种计算的意义还不够明确，因此一般认为神经网络的“解释性”不强。
一般来说，浅层神经元提取一些低级特征，而深层神经元提取一些高级特征。在许多问题中，我们可以设计一些方法来可视化从每个隐藏层中提取的特征，但是这种方法不能很好地解释所有的问题，所以很多人把神经网络看作一个“黑匣子”。
在某些特定问题中，模型可能具有良好的可解释性。以卷积神经网络（CNN）为例，提出了一种逐层提取特征的方法。如下图所示，底层网络提取图像的边缘、纹理等特征。随着层次的提高，网络逐渐提取出更高层次、更全面的特征。然而，这并不是说CNN的解释能力是完美的。只能说，CNN比一般的神经网络具有相对更好的解释能力，但我们仍然很难真正厘清每一层网络的实际意义。
在深度学习被提出之前，当时机器学习领域最流行、最成功的方法是随机林，随机林中的每一棵决策树都有非常好的解释性——深度学习抛弃了这种解释性，从模型的最终性能来看，它也有一个更好的表现比各种随机森林。从这个例子中，我们还可以感觉到模型的可解释性和模型的性能之间存在着非常复杂的关系。模型越复杂，模型的可解释性越好。
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