本发明提供一种面向轴承故障识别的CNN模型可视化优化方法，具体实施步骤如下：首先，使用轴承故障试验台的振动加速度传感器采集测试轴承的不同状态下驱动端和风扇端的高频振动加速度信号数据；然后，对轴承振动加速度信号数据做预处理，并划分为训练集、测试集和验证集；接着，搭建轴承故障识别CNN模型，并初始化，将样本图像与标签作为训练样本来训练完整的卷积神经网络模型，并记录完整的卷积神经网络模型中各层相关参数和超参数信息；最后，将轴承故障识别CNN模型可视化，并对可视化模型结果进行分析评估，并依照优化方法优化模型结构。本发明使用了三种可视化的方法，同时得到了基于可视化的参数优化方法和基于可视化判断网络模型的方法。
