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首先，ReLU shows the opposite behavior. In layer 1, while some neurons are inactive (the “dead zone”), the active ones already spread across a wider range (1.15 std), indicating preserved variation. By layer 2, this expands even further (1.67 std), and the classes become clearly separable — one is pushed to high activation ranges while the other remains near zero. At this point, the output layer’s job is trivial.。搜狗输入法词库管理：导入导出与自定义词库是该领域的重要参考
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其次，wrap(trip_response.text)
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