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激活函数是什么?——用故事和比喻讲解
故事比喻:门卫老张的筛选机制
想象一个大型科技公司的总部大楼,每天有很多人想进公司。但并不是所有人都能进去,只有符合某些条件的员工才能进入工作,而其他人要被拦在门外。
这座大楼的门口站着一个门卫——老张。他的任务是检查进来的人,决定谁能进,谁不能进。他的决策规则就像神经网络中的“激活函数”!
第一种情况:老张完全放行(恒等函数)
有一天,老张心情很好,他决定:“今天所有人都能进!”
?不管是正式员工、游客,还是快递小哥,只要有人过来,老张就让他们进大楼。
?这就像是**“线性函数”或“恒等函数”**(IdentityFunction),没有任何筛选,数据怎么进来,就怎么传递出去。
问题:
?如果门口有太多人,会导致办公楼人满为患,甚至干扰员工工作(信息过载)。
?这种情况下,神经网络可能无法学习复杂的特征,因为它没有任何“过滤”或“激活”机制。
第二种情况:老张只让合格员工进(ReLU激活函数)
第二天,公司老板告诉老张:“从现在开始,只有正式员工能进,其他人一律不准进!”
?于是,如果有人出示正式员工证,老张就让他进去。
?但如果是游客、闲杂人等,老张直接摇头:“不行,回去吧!”
这就像ReLU(修正线性单元)激活函数:
?如果输入是正数(正式员工),就直接通过,传递给下一层神经网络。
?如果输入是负数(闲杂人等),直接变成0,相当于拒绝进入。
优点:
?过滤掉无用信息(负数变成0,相当于屏蔽了一些干扰)。
?计算简单,速度快,不会引入复杂的计算。
问题:
?万一是一个优秀但没证件的实习生呢?他可能也被老张拦在门外了(ReLU会把所有负数信息直接清零)。
第三种情况:老张有点犹豫(Sigmoid激活函数)
有一天,老张觉得:“或许我不该这么绝对,可能有些游客也是未来的潜在客户,不该完全拒之门外。”
于是,他制定了一套打分系统:
?正式员工(高分):直接进!
?游客(中等分):可以进去看看,但不能随意走动。
?陌生人(低分):抱歉,不能进!
这就像Sigmoid激活函数,它的输出介于0到1之间,相当于一种概率衡量:
?高于0.5的人(高分):大概率被接受。
?低于0.5的人(低分):大概率被拒绝。
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