本文介绍了视觉概念连接图（VCC）的新方法，用于理解深度网络模型中的视觉表示。VCC以无监督方式发现人类可解释的概念及其在不同层之间的连接，并揭示了网络结构的细粒度概念和连接权重。实验证明VCC在图像分类和故障模式调试方面有效。

该论文提出了一种基于认知系统的深度网络模型，通过使用空间关系的接地和递增式的学习，以及基于非单调逻辑推理和基础常识域知识的决策，实现对场景中物品遮挡和稳定性的推理。同时，通过识别与任务相关的图像区域训练深度网络模型来提高决策的可靠性和减少相关的训练工作量。