AlexNet的提出使得大型卷积网络开始变得流行起来，但是人们对于CNN网络究竟为什么能表现这么好，以及怎么样能变得更好尚不清楚。
因此为了解决上述两个问题，ZFNet提出了一种可视化技术，用于理解网络中间的特征层和最后的分类器层，并且找到改进神经网络的结构的方法。ZFNet是Matthew D.Zeiler 和 Rob Fergus 在2013年撰写的论文Visualizing and Understanding Convolutional Networks中提出的，是当年ILSVRC的冠军。ZFNet使用反卷积（deconv）和可视化特征图来达到可视化AlexNet的目的，并指出不足，最后修改网络结构，提升分类结果。

特征可视化过程如下流程图：

可视化时每一层的操作如下：

Unpooling：在前向传播时，记录相应max pooling层每个最大值来自的位置，在unpooling时，根据来自上层的map直接填在相应位置上，如上图所示，Max Locations “Switches”是一个与pooling层输入等大小的二值map，标记了每个局部极值的位置。

Rectification：因为使用的ReLU激活函数，前向传播时只将正值原封不动输出，负值置0，“反激活”过程与激活过程没什么分别，直接将来自上层的map通过ReLU。

Deconvolution：使用的是原来正向卷积核的转置（也就是行列互换）。转置卷积没有需要学习的参数，是一个完全无监督的过程。

ZFNET结构：

实践过程：
例如，从第 2 层中选出16个卷积核（左边），找到原图中能够使得这16个卷积核最大激活的图片（每一个卷积核9张图）。能够使得它最大激活的图片是从原始数据中挑出来的，比如说右图第二个数值条纹的图片能够使得左图第二个激活最大

然后，我们把这 9 张图片传到第 2 层的feature map，再使用反卷积的技巧重构回原始输入的像素空间。就得到左边灰色图。

举例说明：
第2个卷积核其实就在提取数字条纹特征
第5个卷积核在提取晚霞色的特征
第8个卷积核在提取1/4圆的这个右下角的圆环+同心圆的特征
第14个卷积核在提取金黄色的特征
第16个卷积核是在提取这样的直角的特征

两边的对应关系：
右边彩色图：是数据中真实存在的小图
左边灰色图：是把右边九张图喂到网络里面，把第 2 层对应的feature map用反卷积技巧重构回原始输入像素空间得到的图。