本研究探讨了浅层神经网络中隐性偏差受非线性激活函数影响的情况。结果表明，不同激活函数显著影响隐性偏差，尤其在自适应范畴内，促进了超平面聚类的形成。这为设计更高效的神经网络模型提供了理论依据。