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@@ -52,33 +52,35 @@ $$\hat{y} = a^{[2]} = \sigma(z^{[2]})$$
 
 ## 激活函数
 
-有一个问题是神经网络的隐藏层和输出单元用什么激活函数。之前我们都是选用 sigmoid 函数，但有时其他函数的效果会好得多。
+### 常见激活函数
+![](2020-10-20-16-10-59.png)
 
-可供选用的激活函数有：
+$$
+a = g(z)
+$$
 
-* tanh 函数（the hyperbolic tangent function，双曲正切函数）：
+* sigmod函数
+
+$$
+a=\frac{1}{1-e^{-z}}
+$$
+* tanh 函数（the hyperbolic tangent function，双曲正切函数）
 
 $$a = \frac{e^z - e^{-z}}{e^z + e^{-z}}$$
 
-效果几乎总比 sigmoid 函数好（除开**二元分类的输出层**，因为我们希望输出的结果介于 0 到 1 之间），因为函数输出介于 -1 和 1 之间，激活函数的平均值就更接近 0，有类似数据中心化的效果。
+> 效果几乎总比 sigmoid 函数好（除开**二元分类的输出层**，因为我们希望输出的结果介于 0 到 1 之间），因为函数输出介于 -1 和 1 之间，激活函数的平均值就更接近 0，有类似数据中心化的效果。然而，tanh 函数存在和 sigmoid 函数一样的缺点：当 z 趋紧无穷大（或无穷小），导数的梯度（即函数的斜率）就趋紧于 0，这使得梯度算法的速度大大减缓。
 
-然而，tanh 函数存在和 sigmoid 函数一样的缺点：当 z 趋紧无穷大（或无穷小），导数的梯度（即函数的斜率）就趋紧于 0，这使得梯度算法的速度大大减缓。
-
-* **ReLU 函数（the rectified linear unit，修正线性单元）**：
+* ReLU 函数（the rectified linear unit，修正线性单元）
 
 $$a=max(0,z)$$
 
-当 z > 0 时，梯度始终为 1，从而提高神经网络基于梯度算法的运算速度，收敛速度远大于 sigmoid 和 tanh。然而当 z < 0 时，梯度一直为 0，但是实际的运用中，该缺陷的影响不是很大。
+> 当 z > 0 时，梯度始终为 1，从而提高神经网络基于梯度算法的运算速度，收敛速度远大于 sigmoid 和 tanh。然而当 z < 0 时，梯度一直为 0，但是实际的运用中，该缺陷的影响不是很大。
 
 * Leaky ReLU（带泄漏的 ReLU）：
 
 $$a=max(0.01z,z)$$
 
-Leaky ReLU 保证在 z < 0 的时候，梯度仍然不为 0。理论上来说，Leaky ReLU 有 ReLU 的所有优点，但在实际操作中没有证明总是好于 ReLU，因此不常用。
-
-![The_activation_function](The_activation_function.png)
-
-在选择激活函数的时候，如果在不知道该选什么的时候就选择 ReLU，当然也没有固定答案，要依据实际问题在交叉验证集合中进行验证分析。当然，我们可以在不同层选用不同的激活函数。
+> Leaky ReLU 保证在 z < 0 的时候，梯度仍然不为 0。理论上来说，Leaky ReLU 有 ReLU 的所有优点，但在实际操作中没有证明总是好于 ReLU，因此不常用。在选择激活函数的时候，如果在不知道该选什么的时候就选择 ReLU，当然也没有固定答案，要依据实际问题在交叉验证集合中进行验证分析。当然，我们可以在不同层选用不同的激活函数。
 
 ### 使用非线性激活函数的原因
 
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