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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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“自己在枪(射击)上失误比较多，太可惜了。前三棒队友非常给力，给我最后一棒争取到了第一的位置。可我没有把握好，导致失去了领先。”谷仓赛后表示，失误的主要原因在于心理上没顶住压力，“队友很信任我，还是怪自己。”
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