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@@ -13,5 +13,6 @@ $L(\mathbf{w}, b) = \frac1n\sum_{i=1}^{n} l^i(\mathbf{x}, b)$
   $(\mathbf{w}, b) <- (\mathbf{w},b) - \frac{\eta}{|B|} \sum_{i\in{B}}\partial_{(\mathbf{w}, b)}l^i(\mathbf{w},b)$
   其中$\eta$代表学习率
 # 激活函数
-在MLP中，由于多个线性层叠加，最终的结果和单层感知机并无区别，加入激活函数后，可以破坏这种线性叠加。
-常用的有sigmoid、ReLU、tanh等函数。
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+在MLP中，由于多个线性层叠加，最终的结果和单层感知机并无区别，加入激活函数后，可以引入非线性。
+常用的有sigmoid、ReLU、tanh等函数。
+# 正则化