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去年的澳网男单决赛中，辛纳在先失两盘的情况下逆转俄罗斯选手梅德韦杰夫，但26日与兹维列夫的比赛相对轻松：首盘第八局比赛中，他首先破发，以5:3取得领先，然后保发拿下首盘胜利；第二盘比赛两人各自保发后进入抢七大战，辛纳以7:4获胜，落后的兹维列夫将球拍重重摔在地上；第三盘第六局比赛，兹维列夫失误过多再次被破发，而辛纳没有给对手机会，最终以6:3取胜。

　　　　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。