Роль функции активации в искусственной нейронной сети заключается в следующем:

• Определение выходного значения нейрона в зависимости от результата взвешенной суммы входов и порогового значения. 5
• Введение нелинейности в выходные данные нейрона. 2 Это позволяет сети обучаться и выполнять более сложные задачи. 2
• Фильтрация информации. 4 Функция активации отбрасывает неважные данные и оставляет только важную в определённом формате. 4
• Обеспечение обратного распространения. 2 Функции активации делают возможным этот процесс, поскольку градиенты предоставляются вместе с ошибкой для обновления весов и смещений. 2

Таким образом, функция активации — это своего рода фильтр, который усложняет работу нейронов и позволяет сети учиться и моделировать сложные закономерности. 4