继续之前的：
- 左上：logistic 回归主要用于二分类问题，如图中所示，logistic 回归可以求解一张图像是不是猫的问题，其中图像是输入（x），猫（1）或非猫（0）是输出。我们可以将 logistic 回归看成将两组数据点分离的问题，如果仅有线性回归（激活函数为线性），则对于非线性边界的数据点（例如，一组数据点被另一组包围）是无法有效分离的，因此在这里需要用非线性激活函数替换线性激活函数。在这个案例中，我们使用的是 sigmoid 激活函数，它是值域为（0, 1）的平滑函数，可以使神经网络的输出得到连续、归一（概率值）的结果，例如当输出节点为（0.2, 0.8）时，判定该图像是非猫（0）。
- 左下：神经网络的训练目标是确定最合适的权重 w 和偏置项 b，那这个过程是怎么样的呢？ —— 这个分类其实就是一个优化问题，优化过程的目的是使预测值 y hat 和真实值 y 之间的差距最小，形式上可以通过寻找目标函数的最小值来实现。所以我们首先确定目标函数（损失函数、代价函数）的形式，然后用梯度下降逐步更新 w、b，当损失函数达到最小值或者足够小时，我们就能获得很好的预测结果。
- 右上：损失函数值在参数曲面上变化的简图，使用梯度可以找到最快的下降路径，学习率的大小可以决定收敛的速度和最终结果。学习率较大时，初期收敛很快，不易停留在局部极小值，但后期难以收敛到稳定的值；学习率较小时，情况刚好相反。一般而言，我们希望训练初期学习率较大，后期学习率较小，之后会介绍变化学习率的训练方法。
- 右下：总结整个训练过程，从输入节点 x 开始，通过前向传播得到预测输出 y hat，用 y hat 和 y 得到损失函数值，开始执行反向传播，更新 w 和 b，重复迭代该过程，直到收敛。