Comment comprendre ce que chaque couche apprend dans un réseau neuronal d'apprentissage en profondeur?

Question

Dans une réponse récente que j'ai lue sur Stack Exchange, j'ai lu un moyen possible de comprendre plus clairement ce qui se passe dans chaque couche cachée d'un réseau neuronal.

Voici l'extrait-

Vous devez regarder ce qui rend les neurones activés dans chaque couche en fonction de l'entrée. Comme vous le savez, chaque neurone sera activé (une fois le DNN formé) pour des combinaisons d'entrée spécifiques. En visualisant que vous pouvez avoir une idée de ce que chaque couche a apprise en termes de fonctionnalités de niveau élevé.

La source - Caractéristiques de haut niveau d'un réseau neuronal

Je voulais savoir s'il y a des articles qui ont essayé de le faire (les liens seraient vraiment utiles). En attendant, y a-t-il d'autres moyens de comprendre ce qui se passe dans chaque couches cachées?