Activation functions--DeepLearning.ai 学习笔记（1-1）

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1. 神经网络的矢量化表示

即对于权重w，行数代表本层神经元数，列数代表本层前一层神经元数；

对于偏差b也是同样如此，行数代表本层神经元数，列数代表本层前一层神经元数；

2. Pros and cons of activation functions

2.1 sigmoid function

除非在二分类的输出层，不然绝对不用sigmoid函数，或者直接从来不用（Ng就从来不用。因为tanh函数更方便），一般默认使用Relu函数，或者leaky Relu函数（效果更好，但一般用的也很少）。

注：leaky value公式可能是a=max（0.01z，z）；

注：当不确定使用哪种**函数时候，默认使用Relu**函数；在实际搭建神经网络时候，可以把各种**函数都尝试一遍，通过验证集或者开发集来选出表现最好的**函数。

3. 初始化neural networks的权重

初始化neural networks的权重对于训练神经网络非常重要，不要直接赋值0，采用随机化赋值。（对于训练神经网络非常重要）