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本文通过2D/3D可视化技术拆解神经网络训练过程,从决策边界、分类曲面到高维空间抽象理解,系统呈现模型工作原理。2D平面展示决策边界随权重更新的动态变化,3D立体图揭示分类概率曲面与误差分布,最终延伸至高维空间决策超平面的拟合本质。文章提供完整的动态可视化代码实现(基于Matplotlib),涵盖网络初始化、训练过程可视化及多维度分析,并建议通过更换数据集、调整网络结构等方式进行扩展实践。可视化技

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