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In contrast, the ReLU network learns a highly non-linear, well-adapted boundary that closely follows the data distribution, achieving much higher accuracy (~96%). Because ReLU preserves magnitude across layers, it enables the network to progressively bend and refine the decision surface, turning depth into actual expressive power rather than wasted capacity.
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展望未来，10 Hacks E的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。