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weixin_38498942 2021-07-15
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使用 sigmoid 作为激活函数的全连接神经网络层会输出一个 0 到 1 之间的数值，描述当前输入有多少信息量可以通过这个结构。于是这个结构的功能就类似于一扇门，当门打开时（sigmoid 全连接层输出为 1 时），全部信息可以通过；当门关上时（sigmoid 神经网络层输出为 0 时），任何信息都无法通过。
使用 sigmoid 作为激活函数的全连接神经网络层会输出一个 0 到 1 之间的数值，描述当前输入有多少信息量可以通过这个结构。于是这个结构的功能就类似于一扇门，当门打开时（sigmoid 全连接层输出为 1 时），全部信息可以通过；当门关上时（sigmoid 神经网络层输出为 0 时），任何信息都无法通过。
