模型工坊
固定架构 36→6→3，234 个权重全部是 ±1。你负责设计特征检测器，读出层自动拟合。下面每一个数字都是你的浏览器真算出来的。
特征检测器 #0
+1−1
点格子翻转权重。这 64 个 ±1 就是第 0 号神经元「在找什么形状」—— 它把输入图形与这张图逐点相乘再求和，同号越多、激活越强。
读出层（6→3）会在每次改动后自动重新拟合， 所以你只负责设计特征，不用手调最后一层。
判为 三角
判为 方框
判为 叉
三类图形分别是三角、方框、叉，每个样本都被随机翻转了几个像素。 一个好的特征检测器要抓住类别之间真正不同的地方——比如叉的两条对角线、 方框的四条边——而不是去记住某一个具体样本。
全部 6 个检测器都可以单独设计。留意混淆矩阵： 它会告诉你模型具体把谁认成了谁，比单看一个准确率有用得多。