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用亲手运行、亲手测量的数据来写 Kubernetes、DevOps 与 MLOps · 1 篇
卷积神经网络学到了什么：滤波器、感受野、反向传播与 LeNet 和 AlexNet
本篇从最小的单位开始，探讨卷积神经网络（CNN）在图像中学习到了「什么」。我们通过 numpy 示例亲自动手运行了 3×3 滤波器在图像上滑动、相乘并相加的计算过程，随着层数增加而不断扩大的感受野，以及为减少损失而修正滤波器的反向传播和梯度下降（一个随机初始化的滤波器在 500 步后变成了垂直边界滤波器）。接着，我们通过论文中的数值和条件总结了 LeNet-5（1998）和 AlexNet（2012）所带来的变革，并阐述了为什么 TT
2026-10-17 · 14 分钟阅读 #비전 모델#합성곱#CNN#역전파#경사 하강