神经网络层教程 🧠

欢迎来到神经网络层的入门指南！以下将介绍常见层类型及其作用，帮助你理解深度学习模型的构建逻辑~

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1. 全连接层（Fully Connected Layer）

全连接层是神经网络中最基础的结构，每个神经元与前一层的所有神经元相连。

👉 [点击了解深度学习基础概念](/deep_learning_intro) 以巩固知识

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2. 卷积层（Convolutional Layer）

卷积层通过滤波器提取局部特征，常用于图像处理领域。

🔍 适合处理具有网格结构的数据（如图片、视频）

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3. 激活函数层（Activation Layer）

激活函数为网络引入非线性，常见类型包括ReLU、Sigmoid和Tanh。

💡 选择合适的激活函数能显著提升模型性能

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4. 池化层（Pooling Layer）

池化层用于降低数据维度，常见的有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。

📊 可参考 [神经网络可视化工具教程](/nn_visualization_tool) 进一步探索

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5. 归一化层（Normalization Layer）

归一化层（如BatchNorm）通过标准化数据加速训练并提升稳定性。

📈 了解归一化对模型收敛速度的影响

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如需实践代码示例，可访问 PyTorch层实现案例 或 TensorFlow层教程 深入学习！ 🚀