MLP中隐藏层怎么解释

MLP中的隐藏层可以理解为对输入层进行非线性变换的一层神经元组合。它们通过权重和偏置的组合将输入信号转化为更高阶、更复杂的特征表示，为后续的输出层提供更丰富的信息。隐藏层的神经元节点数和层数的不同组合可以实现不同的学习能力和表达能力，是深度学习模型设计中的一个关键因素。