插图是信息表达的一种常用形式，可以直观地反映事物的形状、结构、变化趋势和特征，减少繁琐的文字描述，甚至描绘难以用文字清晰表达的内容。根据构图方式的不同，可分为坐标图、等值线图、示意图、地图等。
绘制深度学习模型图的基本步骤
确定模型结构
在绘制模型图之前，首先需要仔细阅读论文，理解模型的结构和各个组件的功能。确定模型的输入、输出以及中间层的连接关系。然后可以在草稿纸上先进行大概的预设计，可以参考网络模型PPT（中的结构或者其他论文的结构样式。
选择绘图工具
选择适合你的绘图工具，可以先利用python或者matlab绘制基础图，保存后再利用PPT进行加工，也可以结合visio进行绘制。PPT的强大不容忽视，还可以插入各种图案进行配图。根据自己的预设计，按照论文中的描述，一步步地在绘图工具中创建模型图。确保图表的布局清晰，组件之间的连接关系容易理解。
散点图
简介：散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图表。它通过在坐标系中绘制数据点来表示变量之间的关联性。其中，每个数据点由两个数值表示，分别对应于横轴和纵轴上的位置。
用途：散点图的主要用途是探索和展示变量之间的关系。它可以帮助我们发现变量之间的趋势、模式、异常值和离群点。通过观察散点图，我们可以判断两个变量之间是否存在正向或负向的线性关系、非线性关系、聚集趋势或者无关系。
数据分析：散点图可以帮助数据分析人员发现数据集中的模式和关联性。例如，可以使用散点图来研究销售额与广告投入之间的关系，或者研究学生的学习时间与考试成绩之间的关系。
统计学：散点图在统计学中被广泛用于探索变量之间的关系。它可以帮助统计学家确定是否存在相关性，并帮助他们选择适当的统计模型。
自然科学研究：散点图在自然科学研究中也有重要的应用。例如，地质学家可以使用散点图来研究地震活动与地壳运动之间的关系，生态学家可以使用散点图来研究物种多样性与环境因素之间的关系。
金融分析：散点图在金融领域中被广泛用于研究资产之间的关系。例如，投资者可以使用散点图来研究股票价格与市场指数之间的关系，或者研究不同投资组合的风险和回报之间的关系。
总之，散点图是一种强大的工具，可以帮助我们发现变量之间的关系，并提供有关数据集的洞察。它在数据分析、统计学、科学研究和金融分析等领域都有广泛的应用。
的洞察。它在数据分析、统计学、科学研究和金融分析等领域都有广泛的应用。
带边界的气泡图
简介：带边界的气泡图是一种图表，它结合了散点图和气泡图的特点。在带边界的气泡图中，每个数据点由三个变量表示：横轴上的位置、纵轴上的位置以及气泡的大小。此外，每个数据点还可以通过边界的颜色或样式来表示第四个变量。
用途：带边界的气泡图的主要用途是同时展示四个变量之间的关系。它可以帮助我们观察和分析多个变量之间的模式、趋势和关联性。通过气泡的大小和边界的颜色/样式，我们可以在同一个图表中传达更多的信息。
数据可视化：带边界的气泡图可以帮助我们更直观地理解多个变量之间的关系。通过将不同变量映射到气泡的大小和边界的颜色/样式，我们可以在一个图表中展示更多的信息，使数据更易于理解和解释。
市场研究：在市场研究中，带边界的气泡图可以用于展示产品或品牌在不同市场上的表现。例如，可以使用气泡的大小表示销售额，横轴和纵轴表示市场份额和市场增长率，边界的颜色/样式表示市场竞争程度。这样一来，我们可以一目了然地看到不同产品或品牌在不同市场上的表现和竞争情况。
经济分析：带边界的气泡图在经济分析中也有广泛的应用。例如，可以使用气泡的大小表示国家的GDP，横轴和纵轴表示人均收入和失业率，边界的颜色/样式表示经济增长率。这样一来，我们可以通过观察气泡图来研究不同国家之间的经济发展情况和关联性。
地理信息系统（GIS）：在GIS中，带边界的气泡图可以用于展示地理位置上的多个变量之间的关系。例如，可以使用气泡的大小表示人口数量，横轴和纵轴表示经度和纬度，边界的颜色/样式表示环境指标（如空气质量或水质）。这样一来，我们可以通过观察气泡图来研究不同地区之间的人口分布和环境状况。
总之，带边界的气泡图是一种多变量可视化工具，可以帮助我们同时展示和分析多个变量之间的关系。它在数据可视化、市场研究、经济分析和地理信息系统等领域都有广泛的应用。
线性回归最佳拟合线的散点图
简介：散点图是一种用于可视化两个变量之间关系的图表。它通过在坐标系中绘制数据点来展示数据的分布情况。散点图通常用于观察变量之间的趋势、关联性和异常值。线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的统计模型。它通过拟合一条直线来描述两个变量之间的关系。线性回归模型的目标是找到最佳拟合线，使得该线与数据点的残差（实际值与预测值之间的差异）最小化。带线性回归最佳拟合线的散点图结合了散点图和线性回归模型。它通过在散点图上绘制最佳拟合线，展示了数据点的分布情况以及线性回归模型对数据的拟合程度。
用途：
可视化变量之间的线性关系：通过观察散点图中的最佳拟合线，可以判断两个变量之间是否存在线性关系，以及关系的方向和强度。
预测和预测验证：线性回归模型可以用于预测一个变量的值，通过散点图可以验证模型的准确性和可靠性。
异常值检测：散点图可以帮助识别数据中的异常值，即与最佳拟合线偏离较大的数据点。
可视化模型拟合程度：通过观察散点图中的最佳拟合线与数据点的分布情况，可以评估线性回归模型对数据的拟合程度，从而判断模型的有效性和适用性。
总之，带线性回归最佳拟合线的散点图是一种有用的工具，可以帮助我们理解和分析变量之间的关系，并评估线性回归模型的拟合效果。
模型图的绘制与个人经验和审美水平高度关联，当然，永远记住，文章内容是第一位，文章的图片好看程度只是锦上添花。
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