在线可视化训练小型前馈神经网络，实时显示决策边界。
这是一款面向学习者的在线可视化神经网络实验工具，用于直观理解小型前馈神经网络的训练逻辑。你可以自定义隐藏层的层数和神经元数量，调整学习率、激活函数等核心参数，选择不同的分类数据集，还能实时看到训练过程中分类决策边界的变化过程。
AI方向的学生可以用它来亲手调整参数，直观理解梯度下降怎么一步步优化分类效果，搞懂不同激活函数对训练结果的影响。刚入门的深度学习爱好者，也可以用它测试不同网络结构对非线性数据集的分类能力，验证自己刚学到的理论结论。
这款工具仅支持小型分类任务的模拟实验，无法训练大规模深度学习模型，也不支持自定义导入私有数据集做训练。建议你每次只调整一个参数，对比不同参数下的训练结果，更能清晰看出参数对模型效果的影响。
选择数据集：点击页面顶部的数据集选项框，在下拉菜单里切换XOR、圆形、螺旋三种预设分类数据集，选择后会自动加载对应样本点到画布中
调整网络结构：在网络结构调节区，点击增减按钮修改隐藏层层数，再点击每层的增减按钮调整对应层的神经元数量，画布会同步更新网络结构示意
设置训练参数：在训练参数设置面板，拖动滑块调整学习率数值，点击下拉框切换激活函数，修改迭代次数的数值，确认所有参数符合实验需求
开始训练：点击画布下方的『训练』按钮，网络开始自动迭代训练，画布右侧会实时更新绘制决策边界的变化过程，可以直观观察训练效果
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机器学习入门学习者，可以通过可视化的决策边界变化，直观理解前馈神经网络的分类训练原理，建立基础认知
参数影响观察
对神经网络参数调优感兴趣的学习者，可通过修改不同参数，观察最终训练效果的差异，总结参数对结果的影响规律
课堂直观展示
人工智能课程的授课教师，可以在课堂上实时调整参数、启动训练，向学生直观展示神经网络从随机初始化到收敛的完整过程
算法逻辑验证
算法研究者可通过调整网络结构和参数，对比不同配置下的训练收敛速度和最终效果，验证反向传播梯度下降算法的逻辑正确性
模型最终画出清晰的弧形决策边界，正确区分了两个半月形的分类区域，训练准确率稳定在98%左右
模型最终画出圆形的同心决策边界，成功区分开内外两个环形的分类区域，训练准确率达到95%，仅5%的边缘样本发生分类错误
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—— 工具集编辑组
工具集编辑组公式核对口径审核· 内容更新于 2026年10月14日
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