输入层

在神经网络中，输入层是接收原始数据的部分，它直接处理从数据集中获得的原始特征。这些原始特征可以是像素强度（在图像识别任务中）、词嵌入值（在自然语言处理任务中）或任何其他类型的数据特征。

每一个输入层的节点都对应一个从数据集中获取的特征。例如，如果你正在处理一个由100个特征组成的数据集，那么输入层应该有100个节点，每个节点对应数据集中的一个特征。

输入层的主要作用是对网络进行数据的初始“馈送”，然后这些数据会在网络的隐藏层中被进一步处理和转化。值得注意的是，尽管称之为"层"，但输入层实际上并不进行任何学习，它只是简单地传递数据。

在神经网络中，输入层的设计是非常重要的，因为它直接影响到网络对数据的理解和处理方式。在实际应用中，输入层需要根据特定任务的数据类型和数据特征进行设计。