Artificial intelligence 卷积神经网络的权值和输出值

我想知道卷积神经网络中的权值和输入值的范围是多少。我的理解如下：

如果输入是灰度图像，则第一层的输入值为0-255。但在随后的层中，由于sigmoid函数，输入值的范围为0-1

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但是重量的范围是多少？是0-1还是更高？这变化很大吗？

因为它使用的是S形函数，权重通常在-∞ 到+∞ 因为我们的乙状结肠-∞ 接近0，并且+∞ 接近1，你需要能够将接近0和接近1的值作为神经元的输出

是的，体重变化很大。 训练NN越多，权重越接近其“所需”值

例如，如果一个神经元需要输出0，理想值是-∞ 因为乙状结肠(-∞) = 你训练得越多，体重就越接近你的体重-∞.