卷积层+sigmoid

卷积层和 sigmoid 是深度学习中常用的两个概念。

卷积层是深度神经网络中的一种常见层类型，用于处理图像和序列数据。它通过在输入数据上应用一组可学习的滤波器（也称为卷积核），来提取输入数据的局部特征。卷积操作通过将滤波器与输入数据进行逐元素相乘，并将结果求和来计算输出。使用卷积操作可以有效地捕捉到输入数据中的空间和位置信息，并且具有参数共享和稀疏连接等优点。

sigmoid 是一种常用的激活函数，用于引入非线性变换。它将实数映射到一个范围在0到1之间的值，可以用作神经网络中的激活函数。Sigmoid 函数的公式为 f(x) = 1 / (1 + e^(-x))，其中 e 是自然对数的底数。Sigmoid 函数在网络中常用于二分类问题的输出层。

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