Функция активации в нейронных сетях нужна, чтобы добавить нелинейность. 24 Это позволяет модели обучаться и выполнять более сложные задачи, имитируя сложные процессы человеческого мозга. 2

Некоторые другие задачи функции активации:

• Определение, при каких входных значениях должен активироваться (включаться) нейрон, то есть проводить сигнал, а при каких нет. 1
• Преодоление проблемы исчезающего или взрывающегося градиента, что является ключевым фактором в успешном обучении глубоких нейронных сетей. 2
• Фильтрация неважной информации, оставление только важной в определённом формате. 5

Без функции активации нейронная сеть, по сути, вела бы себя как модель линейной регрессии. 4