激活函数一般放在隐藏层 神经网络

激活函数一般放在隐藏层和神经网络的输出层中。如果不使用激活函数，每一层的输出都是上一层输入的线性函数，这将导致神经网络只能表示线性关系，无法处理非线性问题。而激活函数的引入可以引入非线性因素，使得神经网络可以逼近任何非线性函数，从而提高神经网络的表达能力。在隐藏层中使用激活函数可以引入非线性变换，增加网络的复杂度和表达能力，使得神经网络可以更好地拟合复杂的数据。在输出层中使用激活函数可以根据具体的任务需求，如分类问题中使用softmax函数进行多类别分类，回归问题中使用线性函数或平方损失函数进行回归预测。常用的激活函数包括ReLU函数、sigmoid函数和tanh函数。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [神经网络中隐藏层为什么需要使用激活函数？](https://blog.csdn.net/TimVan1596/article/details/120875280)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【从零开始学习深度学习】9.多层感知机MLP及常用激活函数介绍](https://blog.csdn.net/qq_42589613/article/details/128186429)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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