如何通過梯度上升實現可視化卷積核？

本文來自AI新媒體量子位（QbitAI） 爲什麼我的CNN網絡模型訓練出來的東西總是過度擬合？已經改了很多次參數都不行，到底是樣本有問題還是網絡模型定義有問題？問題在哪來？ CNN網絡模型中的每一層學習的是些什麼特徵？爲什麼有的人說第一層卷積核提取的邊緣信息特徵？有的人卻說第一層卷積核提取的是顏色特徵？到底是兩者都有還是什麼回事？ CNN網絡可不可以減掉幾層然後保持相同的精度和損失率呢？減掉幾層可

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