В чём заключается роль функции активации в нейронных сетях?

Роль функции активации в нейронных сетях заключается в том, чтобы ввести нелинейность в модель, что позволяет сети изучать и представлять сложные закономерности в данных. 24

Некоторые другие функции активации:

• Определение, должен ли нейрон быть активирован или нет. 15 Для этого функция вычисляет взвешенную сумму входных данных и добавляет смещение. 12
• Обеспечение обратного распространения. 25 Функции активации предоставляют градиенты, необходимые для обновления весов и смещений в процессе обучения. 25
• Ограничение выходных значений. 4 Некоторые функции активации (например, сигмоида или Softmax) ограничивают выходные значения, что полезно для задач классификации. 4

Без функций активации нейронная сеть была бы просто линейной моделью, которая не способна обучаться сложным нелинейным зависимостям. 4