使用的是sigmoid函数定义网络,假定神经网络的输出是最后一层中激活程度最高的神经

sigmoid函数是一种常用的非线性激活函数，通常应用于深度学习中。使用sigmoid函数定义的神经网络，其输出可以通过最后一层中激活程度最高的神经元来表示。

在神经网络中，每个神经元都会接收来自上一层的输入，并在使用激活函数之后，将输出传递到下一层。其中，sigmoid函数在神经元的输出中很常见。这个函数的输出值在0和1之间，因此可以用来表示一个概率值，代表一个事件发生的可能性。

最后一层中激活程度最高的神经元，可以看做是对输出概率的最大化。这个神经元的输出值越接近1，代表该神经元最可能是需要的输出结果。因此，可以通过比较最后一层中所有神经元的输出值，找到概率最大的那个神经元，作为神经网络的输出结果。

总之，使用sigmoid函数定义的神经网络可以通过比较最后一层的输出神经元，确定输出结果的概率最大的那一个来表示神经网络的输出，这又被称为“最大输出概率”。