我正在阅读paper，其中他们提到了
每组共享权重称为一个内核， 或卷积内核。因此，具有 n 的卷积层 内核学习检测 n 个局部特征，这些特征的强度 输入的图像在生成的 n 特征图中是可见的。
在这种情况下，我不理解“可见”的含义。
答案 0 :(得分：3)
一般而言，每个卷积内核负责一种特定类型的模式，例如例如，如果卷积核负责水平边缘，则生成的特征图将在相应位置具有明显的激活性。每个内核的强度在生成的特征图中都是可见的，因为它们负责的模式将具有明显的激活作用。
这是浏览器中的演示，您可以使用-> https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/mnist.html
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