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从另一个角度来看,Sigmoid函数通过将所有输入压缩到0到1的狭窄区间破坏了这一过程。当数值远离决策边界时,它们会变得难以区分,导致跨层级的几何背景信息丢失。这会削弱表征能力,限制网络深度的有效性。

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