2.2 模型：神经网络架构（层、激活函数）

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2.2 模型：神经网络架构（层、激活函数） 2.2 模型：神经网络架构（层、激活函数）在深度学习中，模型是核心。一个模型本质上是一个函数，它接收输入数据，通过一系列的计算层层处理，最终产生输出结果。神经网络模型，特别是深度神经网络（DNN），其强大的能力来源于其独特的架构，而构成这个架构的基本单元就是层（Layer）和激活函数（Activation Function）。理解这两者是如何协同工作的，是构建和理解任何神经网络模型的关键。 2.2.1 层（Layer）层是神经网络的基本构建块。你可以将每一层看作是一个数据处理器，它接收前一层（或输入）的数据，对其执行特定的数学运算，然后将结果传递给下一层。不同类型的层执行不同类型的运算，适用于不同类型的数据或任务。