关于神经网络中隐藏层和神经元的深入理解

最近复习了一下基础知识，看到MLP的结构，关于隐藏层和神经元有了新的一些理解。 隐藏层的意义 要说明隐藏层的意义，需要从两个方面理解，一个是单个隐藏层的意义，一个是多层隐藏层的意义。 单个隐藏层的意义 隐藏层的意义就是把输入数据的特征，抽象到另一个维度空间，来展现其更抽象化的特征，这些特征能更好的进行线性划分。 举个栗子，MNIST分类。 输出图片经过隐藏层加工, 变成另一种特征代表 (3个神经元

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