簡單神經網路
閱讀時間約 1 分鐘
- 輸入層：接收數據，對應特徵值，是網絡的入口。
- 隱藏層：學習數據的抽象特徵，引入非線性，處理複雜模式。
- 輸出層：產生結果，將特徵轉換為預測值(regression)或分類(classification)結果。
陳縕儂老師說過 中間的隱藏層通常不會是線性的 如果全部都是線性 那任意交換隱藏層的順序 都不會對輸出有影響
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則是直接觀察算法的輸出，
看看算法輸出是否有過於靠近訓練數據的情形。
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