英文：Feature Visualization 分类：alignment
生成"最能激活某神经元/通道"的输入图像（通过梯度上升优化输入），直观展示模型内部特征（如条纹、文字、人脸），是 CNN 与视觉模型可解释性的经典方法。
技术：激活最大化（优化输入最大化神经元响应）、深度梦境（逐层放大特征）、GAN/扩散引导可视化；局限：特征叠加（单个神经元对应多概念）、非真实样本（过度抽象）；工具：DeepDream、activation maximization 库。
用于视觉模型可解释性（理解卷积核）、安全研究（检测敏感特征）、艺术生成（梦境风格）与教学；特征可视化是"看见模型所见"的窗口。