为什么我们需要在神经网络中使用非线性激活函数
如果使用线性激活函数，那么无论神经网络中有多少层，都只是在做线性运算，最后一层得到的结果是输入层的线性组合，而输入层的线性组合，用一层隐藏层就可以表示，也就是说，多层的隐藏层运算后的结果等同于一层的结果，那么这么多隐藏层就没有意义了，还不如去掉。因此，隐藏层的激活函数必须是要非线性的。
逻辑回归Logistic Loss是什么，解决分类问题 or 回归问题
logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x+b，其中w和b是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量，即y =w‘x+b，而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p，p =L(w‘x+b),然后根据p 与1-p的大小决定因变量的值。如果L是logistic函数，就是logistic回归，如果L是多项式函数就是多项式回归。
