caffe学习卷积滤波器是随机的

Question

我设计了一个简单的网络，其中包含1个卷积层，1个汇聚层，2个完全连接的层和一个softmax输出层。该网络是一个二元分类器，其精度约为80％。我想知道过滤器正在学习什么，所以遵循这个ipython笔记本：https://github.com/BVLC/caffe/blob/rc2/examples/filter_visualization.ipynb。以下是图层要素及其形状：

[('data', (1, 3, 64, 64)),
 ('conv1', (1, 48, 55, 55)),
 ('pool1', (1, 48, 27, 27)),
 ('ip1', (1, 500)),
 ('ip2', (1, 2)),
 ('prob', (1, 2))]

以下是过滤器可视化：

我无法弄清楚为什么他们没有学到任何东西，即使它已经成功进行了分类。任何建议/推理将不胜感激！

修改

图像示例（第1类）：

图像示例（0级）：