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在输出层使用Sigmoid函数，可以将多个全连接层的输出值映射到（0，1）的范围内，并且输出的值可以被解释为属于正类的概率。计算速度快：ReLU函数的计算速度比Sigmoid函数快，因为ReLU函数只需要进行简单的数值比较和取最大值操作，而Sigmoid函数需要进行指数计算和除法运算。另外，如果使用交叉熵作为损失函数来训练模型，那么在输出层使用Sigmoid函数可以很方便地计算损失函数的梯度，从而实现反向传播算法更新模型参数。输出值在0和1之间，可以表示为概率值，用于二元分类问题。稀疏性：ReLU函数在。

在深度学习中，交叉熵损失函数通常与随机梯度下降算法结合使用，用于更新神经网络中的参数。具体使用方法是，将每个训练样本的特征和标签作为输入，计算出损失函数的值，然后根据梯度方向对神经网络的参数进行更新，不断迭代，直到损失函数最小化或达到预设的迭代次数。随机梯度下降（SGD）：是一种常用的优化算法，用于更新神经网络中的参数。随机梯度下降的基本思想是，根据当前样本的梯度方向更新参数，使损失函数不断减小。交叉熵损失函数和随机梯度下降等优化算法是深度学习中常用的优化方法。交叉熵损失函数：用于分类任务中的损失函数。