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从长远视角审视，决策边界可视化使差异更加直观。Sigmoid网络学习了近乎线性的边界，未能捕捉双月形数据集的曲线结构，导致准确率较低（约79%）。这是其压缩内部表征的直接后果——网络缺乏足够的几何信号来构建复杂边界。
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