人工智能与大数据技术导论 · 第 356 页

最后，可视化第一个隐藏层的权重。我们先看看模型的weights属性，以深入探索神经网络，并了解它学到了哪些规律。模型的输入层有784个权重，对应于28×28像素的输入图片。第一个隐藏层将有784×N个权重，其中N指的是该层中的节点数。我们可以将这些权重重新变回28×28像素的图片，具体方法是将N个1×784权重的数组变形为N个28×28大小的数组。运行以下单元格，绘制权重曲线图。注意，此单元格要求名为classifier的DNNClassifier已经过训练。

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