对于任何熟悉神经网络的人来说，这张图片看起来都很熟悉，乍一看它很有直觉意义。

但是在第二，第三，第四等等的一瞥中，就会弹出一些问题！我希望我不是唯一一个有这些担忧的人。

有 3 个圆圈代表输入节点。这是否意味着发送到 NN 的数据必须分成多个批次？我没有听到太多关于这个的讨论，或者任何形式的强调/推理。为什么我们不一次通过网络发送数据呢？显卡不能处理吗？（或者这就是为什么卡无法处理的原因？）。

有 4 个圆圈代表隐藏节点。每个先前的节点都指向
一个隐藏节点。这是显示的方式，令人困惑：

这是否意味着传入的数据以某种方式合并在一起？我看到 3 个箭头全部合并到下一层。这就是它在视觉上的样子。

这里有什么顺序或顺序吗？没有迹象表明此过程以某种顺序发生。它看起来就像一堆从 Input 指向 Hidden 的箭头。不应该关心这些激活的顺序吗？毕竟，我们正在查看网络图。

有 2 个圆圈代表输出节点。这是否表明 NN 可以输出 2 组不同的数据？为什么我们想要多个输出？我们从 3 个数据块开始，现在我们有 2 个。2 个单独的数据块如何帮助我们在图像分类上做出二元选择？

越看这张图，越不喜欢。然而，在 NN 的许多介绍性/中间讨论中，我到处都能看到它。我希望这种不清晰的图像如此受欢迎是有原因的。