Функции активации нужны в нейронных сетях для того, чтобы добавить нелинейность. 14 Это позволяет модели обучаться и выполнять более сложные задачи, имитируя сложные процессы человеческого мозга. 1

Вот ещё несколько причин, зачем используются функции активации:

• Помогают поддерживать значение выходного сигнала нейрона, ограниченное определённым пределом. 2 Это важно, потому что без ограничения значение смещения может быть очень большим, особенно в случае глубоких нейронных сетей, которые имеют миллионы параметров. 2
• Преодолевают проблему исчезающего или взрывающегося градиента. 1 Это ключевой фактор в успешном обучении глубоких нейронных сетей. 1
• Позволяют модели создавать сложные сопоставления между входами и выходами сети. 3 Это важно для изображений, видео, аудио и наборов данных, которые являются нелинейными или имеют высокую размерность. 3