纯 NumPy 手写 MLP 可视化训练工具开源：MNIST 达 98.5%
No-Brain-1655 · reddit · 2026-09-27
开发者用纯 NumPy（无 autograd）从零实现了一个小 MLP 训练可视化教学工具，并开源在 GitHub。MNIST 上约 98.5% 准确率。
核心特性
- 手写反向传播，含带动量 SGD、L2、dropout、cosine 学习率衰减与 4 种激活函数
- 实时展示每层梯度范数、失活神经元占比、权重分布（当前 vs 初始化）与第一层感受野
- 逐层 PCA / t-SNE 可视化测试集，错判样本与混淆类簇连线
- 噪声/旋转鲁棒性曲线、置信度阈值下 coverage vs accuracy
- 交互实验室：消融/缩放单神经元、剪枝、加噪声、调 softmax 温度，测试准确率即时更新
作者希望面向从高中到 ML 入门课的学生与教师使用。
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