神经网络隐藏层的输出是什么

神经网络隐藏层的输出是一组特征向量或特征映射，也可以理解为对输入数据进行的一种非线性变换。这些特征向量或特征映射描述了输入数据的抽象特征，可以用于进一步的分类、聚类或其他任务。隐藏层的输出是通过对输入数据进行一系列非线性操作和权重调整后得到的，通常使用激活函数对其进行处理以产生非线性效果。在深度神经网络中，隐藏层的输出也可以作为下一层的输入进行处理。