1.2 核心优化要素：激活函数、损失函数、优化器

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1.2 核心优化要素：激活函数、损失函数、优化器 1.2 核心优化要素：激活函数、损失函数、优化器神经网络的优化是一个复杂的过程，涉及多个关键要素的协同作用。其中，激活函数、损失函数和优化器是三大核心组件，它们共同决定了神经网络的学习能力和最终性能。选择合适的组合对于训练出高效、准确的模型至关重要。 1.2.1 激活函数激活函数引入了非线性特性，使得神经网络能够学习和模拟复杂的非线性关系。如果没有激活函数，无论神经网络有多少层，都只能表示线性函数，表达能力将受到极大的限制。激活函数作用于神经元的加权输入之和，并决定是否“激活”该神经元，即是否将信号传递到下一层。 1.