Функция активации влияет на точность прогнозов нейронной сети, так как она добавляет динамику в её работу и позволяет улавливать тонкие нюансы в данных. 5

Некоторые функции активации лучше подходят для начальных этапов обучения, обеспечивая чёткие и понятные сигналы. 5 Другие позволяют сети улавливать более тонкие закономерности на продвинутых этапах. 5 Третьи отсекают всё лишнее, оставляя только самое важное. 5

Например, сигмоида лучше подходит для задач классификации, так как стремится привести значения к одной из сторон кривой, что позволяет находить явные границы при прогнозировании. 2 ELU ускоряет обучение в нейронных сетях и приводит к более высокой точности классификации. 3

Выбор функции активации зависит от множества факторов, включая характер данных и конкретную проблему, которую нужно решить. 1