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TensorFlow在拟合函数的时候，为什么需要进行两个全连接并且加上一个激活函数呢？

问题：TensorFlow在进行拟合函数的时候，为什么需要进行两个全连接并且加上一个激活函数呢？

首先，我们先提到三层神经元网络

三层神经元网络：

TensorFlow在拟合函数的时候，为什么需要进行两个全连接并且加上一个激活函数呢？_第1张图片
神经网络的层数，指定的是能够产生训练参数的为一次，像激活函数就不是一层

输入层-----隐藏层-----输出层

隐藏层的神经元是输入层的神经元的线性变换

从最简单的说起

如果输入只有一个神经元

TensorFlow在拟合函数的时候，为什么需要进行两个全连接并且加上一个激活函数呢？_第2张图片

其中： z = a x + b z = ax + b z=ax+b 是一条直线

隐藏层的一个神经元就是一条直线

而激活函数的作用（relu）就是将这条直线经过x轴下半部分全部都删掉了

并将删掉的部分与x轴进行重合

TensorFlow在拟合函数的时候，为什么需要进行两个全连接并且加上一个激活函数呢？_第3张图片
这样一个神经元代表的就是两条折线

从隐藏层到输出层，需要乘以 p i p_i pi​

函数的斜率就改变了

TensorFlow在拟合函数的时候，为什么需要进行两个全连接并且加上一个激活函数呢？_第4张图片
从输入的一个 神经元在到唯一的一个输出，就是一个两折线

如果中间层有两层神经元呢？

就是两条折线的相加

中间层有多个神经元就相当于多条折线的相加，这样就可以拟合任何一种函数了!!!

注意点：卷积操作是线性的，激活函数的操作是非线性的

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