🎯 本节目标 理解生物神经元与人工神经网络的映射关系 掌握激活函数与损失函数的核心作用 使用Keras构建手写数字识别模型 可视化神经网络的训练过程 掌握防止过拟合的基础策略 一、神经网络基础(大脑的数字化仿生) 1. 神经元对比 生物神经元 人工神经元 树突接收信号 输入层接收特征数据 细胞体整合信号 加权求和(∑(权重×输入)+偏置) 轴突传递电信号 激活函数处理输出 2. 核心组件解析 激活函数:神经元的"开关"(如ReLU:max(0, x)) 损失函数:模型的"错题本"(如交叉熵损