Функции активации помогают в решении сложных задач глубокого обучения, добавляя нелинейность в нейронную сеть. 23 Это позволяет модели обучаться и выполнять более сложные задачи, имитируя сложные процессы человеческого мозга. 3

Некоторые способы, как функции активации способствуют решению задач глубокого обучения:

• Изучение сложных шаблонов. 4 Нелинейные функции активации преобразуют линейные данные в нелинейную форму. 4 Благодаря этому сеть может изучать сложные шаблоны в данных, которые были бы невозможны при использовании только линейных функций. 4
• Использование важной информации. 4 Функции активации помогают сети использовать полезную информацию и подавлять нерелевантные точки данных. 4
• Сосредоточение на приоритетных задачах. 1 Функции активации разделяют входные данные, чтобы обеспечить наиболее эффективное использование вычислительной мощности. 1
• Преодоление проблемы исчезающего или взрывающегося градиента. 3 Это ключевой фактор в успешном обучении глубоких нейронных сетей. 3

Функции активации важны для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и обработка естественного языка, где взаимосвязи между входами и выходами часто очень сложны. 2