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P60-P64的学习目录如下，
x.1 TF网络模型实现
以一个简单的TF的分类网络为例，将模型翻译成框架下的语义，即如右侧所表达的。
当然上面对于分类网络的解释是一个简洁的解释，我们来进行更加具象的了解一下。左边是机器学习的三步骤：1. 给定输入x和参数x，b，如何定义模型；2. 如何定义损失；3. 如何最小化损失。中间是对应的逻辑回归的数学表达公式。右边是对应的TF框架下的代码表达。
代码表达部分其实就三行代码，model = ... # TF下的组件拼接而成的model; model.compile(loss = ... ) # TF下的一个loss; model.fit(x, y, epochos=...) # 封装好的梯度下降方法。
我们将代码部分重新摘出来，复习一遍，
使用封装好的loss函数，上面那个是二值交叉熵损失用作分类，下面哪个是MSE损失用作回归，
使用封装好的梯度下降函数算法，这里会自动计算多个batch的均值，
x.2 多种激活函数和激活函数选择以及为何要用激活函数
关于多种激活函数，基本上只有三种类型，线性，sigmoid及其变体（Softmax），ReLU及其变体（leaky ReLU）。其中后两种是非线性激活函数，关于为何要从sigmoid变为ReLU，这是从需求出发的，如果你需要的输出你想让他较大方差的分布在一个范围，而不是小方差的分布在一个范围，则你需要将sigmoid改为ReLU，可以联想灰度直方图均衡化道理。
常见的激活函数的表达式和函数图像如下，
关于激活函数如何选择，我们则要分层看问题。我们会将模型分为输入层，隐藏层，输出层。其中激活函数在输出层和隐藏层是有区别的。在输出层的激活函数，主要取决于你想解决的问题和期望得到的输出是什么样子的，例如你在解决分类问题，分类结果只有0,1则sigmoid是好的选择；例如你在解决回归问题，你期望得到有正数有负数的输出，则使用线性激活函数为妙；例如如果你在解决回归问题，但你期望得到的输出只有正数，则使用ReLU为妙。
在隐藏层中，我们一般只会使用非线性激活函数。而在sigmoid和ReLU的选择中，我们现在通常使用ReLU函数。原因在于：1. 计算简单。2. sigmoid在两边较平，这就导致了在其形成的损失函数里面平滑的地方较多，下降较慢。
接下来我们举一个例子，
关于为何要引入激活函数，因为我们要引入非线性因素。这么说可能还不太理解，我们以线性激活函数为例来说明如下，我们能够发现如果使用线性层作为激活函数，线性回归多层后仍然可以只用一层线性回归来表示，
