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Pytorch经典卷积神经网络-----激活函数篇
在神经元的数学表达式 (y = h(wx+b)) 中,h、w、b 分别代表激活函数、权重参数、偏置参数,三者是构成单个神经元的核心要素,共同实现对输入信号的加权变换与非线性映射其中h则为激活函数一个非线性函数,用于对线性变换结果 (wx+b) 进行映射,让神经元具备非线性表达能力。核心作用:如果没有激活函数,无论神经网络有多少层,最终输出都是输入的线性组合(多层线性变换等价于单层线性变换),无法拟
到底了







