更好地理解模型：通过可视化深度学习模型的结构和参数，可以帮助研究人员更好地理解模型的工作原理和内部运作方式。
辅助调试和优化：可视化可以帮助研究人员检测模型中的问题和瓶颈，进而优化模型的性能和效率。
提高模型解释性：可视化可以帮助解释模型的预测结果，使模型的决策过程更加透明和可理解。
帮助教学和传播：可视化可以帮助教学人员更好地向学生解释深度学习模型的工作原理，也可以帮助科研人员向公众传达复杂的技术概念。
提高团队合作效率：通过可视化，团队成员可以更直观地理解和交流模型的设计和实现，提高团队的合作效率和沟通效果。
