早期深度神經網絡的問題

引言 在神經網絡最開始被提出來的時候，人們設計的網絡大多是這個樣子的 一個輸入層，一個輸出層，一個隱藏層，用這樣的網絡能夠解決很多實際的問題。但是一層隱藏層的網絡能夠學習到的東西畢竟是有限的，自然而然的人們就想到將網絡進行擴展，給神經網絡多增加隱藏層，那麼神經網絡就應該能夠學習到更加複雜的模型，就如下所示： 人們發現對於很多問題，增加了一層隱藏層，效果有提升哎，那就就自然而然的繼續增加網絡的層數，

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