在人工智能领域，层（Layer）是指神经网络中的一个基本功能单元，由一组相互连接的神经元组成，负责接收输入数据、应用权重和激活函数进行非线性变换，并输出处理结果。输入层接收原始特征，隐藏层通过多层堆叠提取抽象特征，输出层生成最终预测或分类结果，层之间的信息流动使模型能够学习复杂模式和数据关系。这种结构是深度学习模型的核心，广泛应用于图像识别、自然语言处理等场景。
在AI产品开发的实际应用中，层是实现高效模型落地的关键元素。产品经理可通过调整层的数量、类型（如卷积层用于视觉产品、循环层用于序列数据）和超参数来优化性能，例如在推荐系统中提升精准度或在自动驾驶产品中增强环境感知能力。层的灵活配置使模型能够适应不同业务需求，同时结合硬件加速技术如GPU优化，可显著提升产品的实时响应和可扩展性。
延伸阅读：若需深入了解层的理论基础和实践案例，推荐参考Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville所著的《深度学习》（Deep Learning）一书。
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