神经网络中激活函数作用

神经网络中的激活函数是指在神经元的输入与输出之间引入非线性变换的函数。激活函数的主要作用有以下几个：

1. 引入非线性：激活函数的非线性特性可以增加神经网络的表示能力，使得神经网络能够更好地适应复杂的输入输出关系。

2. 去除线性关系：如果神经网络只使用线性变换，那么多层神经网络也只是一个简单的线性模型。通过使用非线性的激活函数，可以打破输入与输出之间的线性关系。

3. 压缩输出：激活函数可以将神经元的输出限制在一定的范围内，避免输出值过大或过小，提高模型的稳定性和泛化能力。

常用的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等，不同的激活函数适用于不同的场景，需要根据具体的任务和数据特点选择合适的激活函数。