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激活函数是神经网络中的重要组成部分。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间有一个函数关系。如果这个函数我们设置为非线性函数，深层网络的表达能力将会大幅度提升，几乎可以逼近任何函数，这里，我们把这些非线性函数叫做激活函数。激活函数的作用就是给网络提供非线性的建模能力。
Sigmoid函数指一类S型曲线函数，为两端饱和函数。Sigmoid函数是使用范围最广的一类激活函数，在物理意义上最接近生物神经元
由于它的输出在（0,1）之间，所以还可以被表示为概率或者用作输入的归一化，即带有“挤压”的功能
Sigmoid函数图像与公式
torch.sigmoid()：函数或方法 torch.nn.Sigmoid() ：网络层 torch.nn.functional.sigmoid()：层中方法，在forward中使用
Sigmoid函数很好地解释了神经元在受到刺激的情况下是否被激活和向后传递的情景，当取值接近0时几乎没有被激活，当取
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