Функция активации в нейронных сетях часто не является линейной, потому что линейные преобразования не могут эффективно отразить сложные взаимосвязи в данных. 2

Данные реального мира, такие как изображения, текст и звук, по своей природе сложны и нелинейны. 2 Модель, состоящая исключительно из линейных преобразований, не может отразить эти сложные взаимосвязи. 2

Нелинейные функции активации, например сигмоидная или ReLU, позволяют нейронным сетям обрабатывать и моделировать сложные паттерны, которые недоступны линейным уравнениям. 1

Таким образом, нелинейность функции активации обеспечивает гибкость модели, позволяя ей извлекать из данных более сложные и абстрактные шаблоны. 1