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深度神经网络的强大特征提取能力，与其网络结构与规模分不开。根据通用逼近定理，只要神经元及其连接的数量足够大，就可以逼近任意复杂的连续函数。而这些数量巨大的“参数”，是通过训练（学习）来确定的。相信随着网络结构和训练方法的持续创新，深度神经网络的能力还可继续提升。
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大学二年级时，荷蓓蓓参加了一个古筝国际比赛。尽管做好了充分准备，但她却发挥失常，出现了很多失误。耀眼的舞台灯光下，她的内心却被挫败感占据。回忆这段经历时，荷蓓蓓说：“那次比赛对我打击很大，有点一蹶不振，我也思考了很久，最后我决定放弃古筝。”在自我怀疑之下，荷蓓蓓选择转专业，放弃了主修的古筝专业。
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