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本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种面向神经网络训练过程的数据可视化系统，包括多层数据同步采集模块、活跃度量化模块、自适应空间降采样处理模块、可视化热力图生成模块、可视化数据包构建模块和交互式界面渲染模块。系统通过钩子函数机制实现多层特征数据的实时采集，基于特征变化强度指标和权重更新幅度指标进行活跃度量化评估，采用自适应降采样策略优化数据处理效率，通过通道融合和归一化方法生成可视化热力图，构建分层优先级数据包并实现交互式界面渲染。本发明解决了现有神经网络训练过程缺乏透明度和实时监控能力的技术问题，实现了训练过程的全面可视化和智能监控，为深度学习模型的训练优化提供了有效的技术支撑。