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The loss curves make the divergence between Sigmoid and ReLU very clear. Both networks start from the same initialization and are trained under identical conditions, yet their learning trajectories quickly separate. Sigmoid improves initially but plateaus around ~0.28 by epoch 400, showing almost no progress afterward — a sign that the network has exhausted the useful signal it can extract.
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