不用深度学习框架：用 C++ 从零实现一个可训练的手写数字分类器

调用现成框架可以很快完成分类任务，但也容易掩盖几个关键问题：输入经过哪些变换，模型参数如何影响输出，误差为什么能够反向传递，以及一次训练迭代究竟修改了什么。对于学习神经网络原理、排查训练异常或在受限环境中实现轻量推理程序的开发者，使用标准 C++ 写一个小型分类器仍然有价值。