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--- a/Study/DL/吴恩达深度学习课程/Lesson
+++ b/Study/DL/吴恩达深度学习课程/Lesson
@@ -18,7 +18,7 @@ b &= b - \eta \cdot db
 反向传递：更新模型参数。
 sigmoid函数：消除线性。
 > 线性激活函数: $a = z$
-> 如果我们使用线性激活函数，无论我们经过多少层网络迭代，都相当于是对输入进行线性变换，
+> 如果我们使用线性激活函数，无论我们经过多少层网络迭代，都相当于是对输入进行线性变换。

 损失函数：计算模型预测结果的精度，反向传播的目的就是使得。
 ## Vectorization