在卷积神经网络 (CNN) 中，由于 RGB 值在第一个卷积层中相乘，这是否意味着本质上只在第一层提取颜色？

CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition的片段：

通过这种可视化可以很容易地注意到一个危险的陷阱是，对于许多不同的输入，一些激活图可能全为零，这可能表明过滤器失效，并且可能是高学习率的症状。

另一个。

训练有素的 AlexNet 的第一个 CONV 层（左）和第 5 个 CONV 层（右）的典型激活，查看一张猫的照片。每个框显示对应于某个过滤器的激活图。请注意，激活是稀疏的（大多数值为零，在此可视化中以黑色显示）并且大部分是局部的。