假设我们已经训练了一个猫分类网络。它接收图像（作为向量）x 并返回$\hat{y}\in(0,1)$. 损失函数是典型的交叉熵函数。现在不应该在图像空间上执行梯度下降以获得我们的网络真正认为是猫的“猫图片”的例子吗？

我希望这个过程会给我们一些非常丑陋的东西，而不是像猫一样，但我只是好奇这是否有效。