问题：计算每层网络结构和输入输出尺寸和参数个数。不加 BN？更深？每层的尺寸变化？更多结构？

• 代表一组数据在分布上的集中趋势和总体上的平均水平。
• 常说的中心化（Zero-Centered）或者零均值化（Mean-subtraction），就是把每个数值都减去均值。

在深度学习中，我们经常会使用到 sigmoid 函数作为我们的激活函数，特别是在二分类上，sigmoid 函数是比较好的一个选择，以下就是 sigmoid 函数的公式：