邏輯迴歸算法

它能夠把輸入的連續實值「壓縮」到0和1之間。特別的，如果是非常大的負數，那麼輸出就是0；如果是非常大的正數，輸出就是1. sigmoid 函數曾經被使用的很多，不過近年來，用它的人越來越少了。主要是因爲它的一些 缺點： 當輸入非常大或者非常小的時候，這些神經元的梯度是接近於0的，從圖中可以看出梯度的趨勢。Sigmoid 的 輸出不是0均值，這會導致後一層的神經元將得到上一層輸出的非0均值的信號作爲

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