深度神经网络模型由多层神经元组成，其中每一层包含多个神经元（也称为节点或单元）。通常，每一层都有一组权重和偏差，这些权重和偏差是在训练期间通过反向传播算法更新的，以最小化模型的损失函数。深度神经网络通常由以下几个组成部分构成：

  1. 输入层：接受输入数据的层。输入层的神经元数量通常与输入数据的特征数量相同。

  2. 隐藏层：位于输入层和输出层之间的层。隐藏层可以有多个，并且每个隐藏层都有多个神经元。

  3. 输出层：输出模型预测结果的层。输出层通常有一个或多个神经元，具体取决于模型的输出类型（例如，分类问题通常需要多个神经元来表示每个可能的类别）。

  4. 权重和偏差：在每一层中，权重和偏差决定了每个神经元的输出。权重是一个矩阵，用于计算每个神经元的输入和输出之间的关系。偏差是一个向量，用于调整每个神经元的输出值。

  5. 激活函数：应用于每个神经元输出的非线性函数。常见的激活函数包括 sigmoid、ReLU、tanh 等。

通过这些组成部分的组合，深度神经网络模型可以学习输入数据中的复杂模式和关系，从而进行预测和分类任务。

创建于2023.2.17/20.13,修改于2023.2.17/20.14