abstract&introduction
最近人们发现，CNN的效果很好，但没人知道：
- 为什么表现好
- 如何提升效果
这篇论文就是要解决这个问题。并提出了一些创新的可视化方法。
做法
这篇文章用的是这种CNN：ReLU、带max pooling、（有时）有正则化。
（原文不够详细，我又查了其它资料）
deconvnet
1. Unpooling
pooling是不可逆的，因此需要一定的期缴来处理。在做pooling时，额外记最大的坐标，然后unpooling的过程中，把相应坐标填进去，其余格子置为0
下面这个示意图是在其他地方找的:
2. Rectification
因为用的激活函数是ReLu，因此反激活过程也是ReLu
3. Filtering
反卷积
训练
用的是 ImageNet 2012，细节就不摘抄了。
可视化
用前面写的 deconvnet，对某个激活值，不是给出最大的图片，而是给出top9
