人工特征工程

由人先把「什么算一条边、什么算一个圈」从像素里挑出来再喂给机器。它贵不在于难写，而在于由人写：换一类图像就得重写，低级结构改由层自己在样本上长出来后被省掉。

生产方式：AI 生成AI 生成，仅供参考签发：晓黎学习复核：2026年11月8日被 3 个词条引用

全连接把「第几行第几列」当独立坐标，同一种竖边在不同位置是两个互不相干的维度，于是做识别之前，人要替机器先把什么算一条边、什么算一个圈从像素里挑出来再喂进去。课程判语：人工特征工程贵不在于难写，而在于它由人写，换一类图像就得重写。见 全连接层。

卷积的 局部连接 加 权共享 让低级结构由层自己在样本上长出来，「对人工特征工程的依赖」因此成为省掉的两格账之一（另一格是参数量）。见 卷积、参数量。

互链

链接来自概念卡正文里的双链，编译时能解到本期词条集的才成为站内链接。

反链（3）

出现在哪些课时里（1）

判据与「课时正文里能不能点出来」是同一个：那一节确实提到了它。点课时走当前页跳转， 它是导航，不是词条链接。

关联图

只画这一条与它直接相连的词条，边与上面两区同源。可拖拽、可缩放，点节点是新标签。

以列表方式看这 6 个节点

出处

路径是本地知识库（Obsidian 库）里的位置，正文与概念卡逐字对应。

  • 课程正文用法归纳从手写体到 ImageNet：卷积赢在哪一格packages/db/prisma/lesson-content/from-handwriting-to-imagenet.md
  • 课程正文用法归纳课程派生词条 · 模型与生成式 AI 基础

编译入库：2026年11月2日。词条由知识库编译而来， 修正要回到概念卡改，再重新编译。