1.3 激活函数：类型、特性与选择策略

文档摘要

1.3 激活函数：类型、特性与选择策略 1.3 激活函数：类型、特性与选择策略激活函数是深度学习模型中至关重要的组成部分，它为神经网络引入了非线性特性，使得网络能够学习并逼近复杂的非线性函数。如果没有激活函数，无论神经网络有多少层，其本质上都只是一个线性回归模型。本节将深入探讨激活函数的类型、特性，以及如何在实际应用中选择合适的激活函数。 3.1 激活函数的作用与必要性激活函数位于神经网络的每个神经元中，在加权求和以及偏置项之后，激活函数决定了该神经元的输出。其主要作用如下：引入非线性: 这是激活函数最关键的作用。现实世界中的数据往往是非线性的，线性模型难以表达其复杂性。激活函数使得神经网络能够学习非线性模式。