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滦南县，河北省财政直管县 [1]  ，隶属河北省唐山市，位于河北省东北部，南临渤海，背靠京津，县域面积1482.6平方千米。 [2]  滦南县属暖温带半湿润季风型大陆性气候区， [3]  辖16个镇、1个街道 [4]  县政府驻友谊路街道。 [5]  截至2017年末，滦南县户籍总人口571357人。 [3] 

唐开元二十八年（740年），设马城县，1963年，恢复滦南县建置。 [2]  县境内唐港高速公路、沿海高速公路横亘东西，迁曹铁路、坨港铁路、滦海公路、迁曹公路、水曹铁路、迁曹髙速纵贯南北。 [3]  县境内有北河公园、潘家戴庄惨案纪念馆等旅游景点。 [6-7] 

2017年12月13日，滦南县获评第一届河北省文明县城。 [8]  2019年2月2日，被文化和旅游部命名为2018-2020年度“中国民间文化艺术之乡”。 [9]  2020年7月，全国爱卫会确认滦南县为2019年国家卫生县城。 [10] 

2018年，滦南县地区生产总值370亿元，比上年增长7%；固定资产投资201.6亿元，同比增长12.5%；公共财政预算收入12.66亿元，同比增长15%。

可以将每层的滤波器想像为基向量，这些基向量一般是过完备的。基向量可以将层的输入紧凑地编码出来。滤波器随着其利用的空域信息的拓宽而更加精细和复杂。

这里只是展示了部分内容。可以观察到，很多滤波器的内容其实是一样的，只不过旋转了一个随机的的角度（如90度）。这意味着我们可以通过使得卷积滤波器具有旋转不变性而显著减少滤波器的数目，这是一个有趣的研究方向。

令人震惊的是，这种旋转的性质在高层的滤波器中仍然可以被观察到，如Conv4_1。

如果我们试图最大化某个指定类别的激活值，会得到一张很像该类别的图片吗？

比方说，我们来最大化ImageNet里的“蛇”类别。很快，我们的损失达到了0.999，即神经网络有99.9%的概率认为我们生成的图片是一条海蛇，它长这样：

不太像呀，换个类别试试，这次选“喜鹊类”。

好吧，电脑认为的“喜鹊”看起来完全不像喜鹊。往好了说，这个图里跟喜鹊相似的，也不过就是一些局部的纹理，如羽毛、嘴巴之类的。那么，这就意味着神经网络是个很差的工具吗？当然不是，如果我们按照一个特定任务来训练，它就会在那个任务上表现得不错。但我们不能有网络“理解”某个概念的错觉。我们不能将网络人格化，它只是工具而已。比如，电脑能识别一条狗只是因为它能以很高的概率将其正确分类而已，不代表它理解关于“狗”的任何外延。

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