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从另一个角度来看,The decision boundary visualization makes the difference even more tangible. The Sigmoid network learns a nearly linear boundary, failing to capture the curved structure of the two-moons dataset, which results in lower accuracy (~79%). This is a direct consequence of its compressed internal representations — the network simply doesn’t have enough geometric signal to construct a complex boundary.
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