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从实际案例来看，相比之下，ReLU网络学习了高度非线性、紧密贴合数据分布的边界，达到更高准确率（约96%）。由于ReLU在层间保持幅度，使得网络能逐步弯曲和优化决策曲面，将深度转化为实际表达能力而非浪费容量。
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