如何绘制keras CNN模型的判别特征？

Question

我有一个带有分类的cnn模型来对数据进行分组，并且我想绘制最后一层（Dense（2）-1维），以了解所提取的特征CNN模型具有良好的可分离性。

model.add((Conv2D(32, (3,3) ,input_shape = (64, 64,40),)))
model.add(MaxPooling1D((2,2)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation ('relu'))


model.add((Conv2D(64, (3,3) ,input_shape = (64, 64,40),)))
model.add(MaxPooling2D((2,2)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation ('relu'))

model.add((Conv2D(128, (3,3) ,input_shape = (64, 64,40),)))
model.add(MaxPooling2D((2,2)))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation ('relu'))

model.add(Flatten())
model.add (Dense(2))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('softmax'))