深度學習——2.傳統神經網絡

線性迴歸 梯度下降 模型的輸出 多個目標對應多個任務，對應多組權重，對應多個輸出類別 線性迴歸的侷限 非線性激勵的考量標準 正向：對輸入的調整，[0,1] 或 [-1 , +1] 反向：梯度損失大小 常用的非線性激勵函數 Sigmoid Tanh ReLU(Rectified linear unit) Leaky ReLU 面試題：有線性迴歸網絡麼？ 沒有，如上所示，如果不通過非線性激活函數，每層

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