斯坦福系科普：神经网络输出层与激活函数入门
HarperSCarroll · x · 2026-11-09
AI 教育者 Harper Carroll（斯坦福背景）继续其神经网络系列，讲解输出层的工作原理：
- 监督学习两类模型：分类模型为每个「类别」输出概率（二分类只需预测一类，另一类 = 1 - 该概率）；回归模型输出具体数值（如按邮编、面积预测房价）。
- 激活函数：输出层用激活函数把结果压缩到 0-1 之间作为概率；隐藏层之间的激活函数更关键——它们引入非线性，因为纯加权求和的堆叠永远只是直线。
- 互动问题：LLM 属于分类还是回归？它在预测什么？
适合 AI 入门者理解从加权求和到概率输出的完整链路。
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