根据每一层前面的激活、权重和偏置，我们要为下一层的每个激活计算一个值，但在将该值发送给下一层之前，要是用
激活函数对这个输出进行缩放。
sigmoid函数
sigmoid函数是一个logistic函数，意思是说不管输入什么，输出都在0到1之间，也就是输入的每个神经元、节点或激活都会被锁放在一个介于0到1之间的值。
sigmoid这样的函数常被称为非线性函数，因为我们不能用线性的项来描述它。很多
激活函数都是非线性或者线性和非线性的组合
这个问题与反向传播有关，在反向传播中，我们要计算每个权重的梯度，即针对每个权重的小更新，这样做的目的是优化整个网络中激活值的输出，使其能在输出层得到更好的结果，
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