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第三，相反，ReLU在整个训练过程中持续稳定降低损失，从0.15降至0.03。这不仅是更快的收敛，更反映了深层问题：Sigmoid的压缩限制了有意义信息的流动导致模型停滞，而ReLU保留这些信号，使网络能持续优化决策边界。
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