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Weight/Bias is 0.2.
这是一个神经元的输出,鼠标悬停查看放大的结果。
线的粗细表示权重绝对值的大小。

输出

测试损失
训练损失
数据、神经元、权重的值的大小都用颜色表示,颜色与数值的对应关系如图所示。

输入、隐藏层和输出中的二维图像代表什么?

答:在该示例中,所有数据都是只有2维的特征(分别用x轴和y轴坐标表示),神经网络为每个数据计算的输出为一个实数,由不同的背景颜色表示。因此,一个二维图像可同时表示多个数据在神经网络某个阶段的状态。例如在输入层,二维图像的中点(3,5)的背景颜色表示当为神经网络输入特征为(3,5)的数据时,输出结果的大小。二维图像中离散点的颜色表示人工标记的目标值大小。

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