为什么神经网络不学习曲线？

神经网络不学习曲线是因为神经网络的学习过程是基于梯度下降算法进行的，而不是基于曲线拟合。梯度下降算法是一种优化算法，通过不断调整神经网络的权重和偏置来最小化损失函数，从而使神经网络能够逼近目标函数。

学习曲线通常用于描述模型在训练过程中的性能变化情况，即模型在不同训练集大小下的训练误差和验证误差的变化曲线。然而，神经网络的学习过程并不是简单的拟合曲线，而是通过不断调整参数来优化模型的拟合能力。

神经网络的学习过程可以分为两个阶段：前向传播和反向传播。在前向传播阶段，神经网络根据当前的权重和偏置计算输出，并与真实值进行比较得到损失函数。在反向传播阶段，神经网络根据损失函数的梯度信息，通过链式法则将误差反向传播到每一层的神经元，然后根据梯度下降算法更新权重和偏置。

由于神经网络的学习过程是基于梯度下降算法进行的，而不是基于曲线拟合，因此没有明确的学习曲线。神经网络的学习过程是一个迭代的过程，每一次迭代都会使模型的拟合能力逐渐提高，直到达到一定的训练效果。

总结起来，神经网络不学习曲线是因为它的学习过程是基于梯度下降算法进行的，通过不断调整参数来优化模型的拟合能力，而不是简单的拟合曲线。