sigmoid二分类函数，softmax归一化多分类函数 损失函数

sigmoid二分类函数：将得分结果转换为概率进行分类。输入x属于任意实数值，输出范围是0到1. softmax归一化多分类函数，输入是向量，输出也是向量，每个元素值在0和1之间，且各个元素之和为1。 幂函数：如果输入的数大，则映射输出更大；如果输入的数小（负数），则映射输出更小。 损失函数： 损失函数代表预测值与理想值之间的差值，这个差值越小 ，代表预测值越接近理想值，间接说明我们的网络模型的权

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