これまで作成したCNN学習モデルがどのように、入力の特徴を捉えて、分類しているのか？興味がありますね。

今回は、中間層の出力を見てみたいと思います。

前回保存したモデルをロードして使います。学習モデルの保存とロードはこちらを参照ください。

Pythonと機械学習であそぼう（作成したCNN学習モデルを保存しておこう）

既存モデルの入力と出力を指定して、中間層を出力するモデルを作成

ロードした既存の学習モデルの入力と出力を指定して、新たな中間層を出力するモデルを作成することができます。

models.Model(inputs=model.input, outputs=[model.layers[6].output])

今回は、Convolution層とPooling層の最後の層のを出力。64個のフィルタの出力結果を並べてみました。

出力は出力レイヤ数×縦12×横8×フィルタ数64となりますので、これを出力レイヤ数×フィルタ数64×縦12×横8にtransposeで軸変換してから8×8のグリッド上に表示しています。