深度学习的激活函数用来干嘛

深度学习模型中的激活函数一般用来引入非线性特性，从而使得模型可以更好地拟合非线性函数关系。它们将输入的加权和进行非线性变换，产生输出。如果没有激活函数，网络的输出将是输入的线性函数，无法表达更加复杂的模式和关系。常用的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等，它们各自有不同的特点和应用场景。通过选择合适的激活函数，可以提高模型的性能和训练速度。

相关问题

卷积神经网络中激活函数用来干嘛

卷积神经网络中的激活函数主要用于引入非线性映射，增加网络的非线性拟合能力。在卷积层和全连接层中，由于卷积和矩阵相乘都是线性运算，如果没有激活函数，那么整个神经网络就会变成一个简单的线性模型，这样网络的表达能力会受到很大的限制，无法处理复杂的非线性关系。

激活函数的作用就是将输入信号进行非线性变换，使得网络可以学习到更加复杂的特征和模式。常见的激活函数包括Sigmoid、ReLU、Softmax等，每种激活函数都有其特点和适应场景，选择合适的激活函数可以提高网络的性能和泛化能力。

深度学习中的损失函数是用来干嘛的

在深度学习中，损失函数（Loss function）通常用来衡量模型的预测输出与实际标签之间的差异或误差。损失函数是优化算法的核心部分，通过最小化损失函数来调整模型的参数，使得模型的预测结果与实际标签更接近。

损失函数的选择取决于所解决的问题类型。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、交叉熵（Cross Entropy）、对数损失（Log Loss）等。例如，在回归问题中，可以使用均方误差作为损失函数；而在分类问题中，常见的选择是交叉熵损失函数。

通过不断优化损失函数，模型能够逐步提高预测准确性，使得模型能够更好地拟合训练数据，同时也增强了模型对未见过数据的泛化能力。