Нелинейные функции активации важны для нейронных сетей, потому что они позволяют модели обучаться и выполнять более сложные задачи, выходящие за рамки простых линейных зависимостей. 2

Некоторые причины важности нелинейных функций активации:

• Обработка сложных данных. 1 Данные реального мира, такие как изображения, текст и звук, по своей природе сложны и нелинейны. 2 Модель, состоящая исключительно из линейных преобразований, не может эффективно отразить эти сложные взаимосвязи. 2
• Моделирование глубоких представлений данных. 3 Это особенно важно в задачах, требующих абстрактного мышления, таких как распознавание образов и естественный язык. 3
• Преодоление проблемы исчезающего или взрывающегося градиента. 3 Это ключевой фактор в успешном обучении глубоких нейронных сетей. 3
• Облегчение обратного распространения и укладки. 1 Нелинейные комбинации и функции, используемые по всей сети, позволяют корректировать веса и отклонения, а выходные данные представляются в виде функциональных вычислений. 1

Без нелинейных функций активации глубокая нейронная сеть вела бы себя так же, как однослойная линейная модель, что сильно ограничивало бы её возможности обучения. 2