sigmoid二分類函數，softmax歸一化多分類函數 損失函數

sigmoid二分類函數：將得分結果轉換爲概率進行分類。輸入x屬於任意實數值，輸出範圍是0到1. softmax歸一化多分類函數，輸入是向量，輸出也是向量，每個元素值在0和1之間，且各個元素之和爲1。 冪函數：如果輸入的數大，則映射輸出更大；如果輸入的數小（負數），則映射輸出更小。 損失函數： 損失函數代表預測值與理想值之間的差值，這個差值越小 ，代表預測值越接近理想值，間接說明我們的網絡模型的權

>>阅读原文<<