我们可以为神经网络的隐藏层和输出层使用不同的激活函数吗？使用这种方案有什么明显的优势吗？

回答：

简而言之 – 是的，可以这样做。常见的做法是使用 sigmoid 函数作为隐藏层的激活函数，以确保非线性特征，而输出层的激活函数则根据具体任务选择（取决于你试图建模的内容，以及你使用的成本函数）。