深入解析TensorFlow：激活函数与损失函数的理解与应用

在深度学习中，激活函数和损失函数是构建神经网络模型的关键组成部分。它们在优化模型和提高预测准确性方面发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中激活函数和损失函数的理解和应用，并提供相应的源代码示例。

一、激活函数的理解与应用

激活函数在神经网络中引入非线性特性，使模型能够更好地拟合复杂的数据。下面介绍几种常用的激活函数及其在TensorFlow中的应用。

1. Sigmoid函数

Sigmoid函数是一种常用的激活函数，其公式为f(x) = 1 / (1 + exp(-x))。它将输入值映射到0到1之间的连续输出。在TensorFlow中，可以使用tf.nn.sigmoid函数来实现Sigmoid激活函数。

import tensorflow as tf

output = tf.nn.sigmoid(input