几种**函数比较
为什么用**函数
如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。
如果使用的话，**函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。
**函数比较
a=sigmoid(z)
优点：输出为（0，1）
缺点：z足够大或者足够小时导数趋于零，使得梯度下降太慢；函数不是以0为中心。
适用于：输出层，二分分类
a=tanh(z)
优点：数据平均值接近于0；
缺点：容易产生梯度消失。
a=ReLU(z)
f(x ) = max(0,x)
rectified linear unit 修正线性函数
优点：ReLU有效的缓解了梯度消失的问题
缺点：z小于0时，导数为0，在梯度下降过程中可能会出现神经元死亡。
适用于：常用
a=max(0.01z,z)
leaky ReLU