激活函式的作用是什麼

激活函式的主要作用是引入非線性因素，提高神經網路對模型的表達能力，使神經網路能夠學習和逼近複雜的非線性函式。

激活函式在人工神經網路的神經元上運行，負責將神經元的輸入映射到輸出端。在神經元中，輸入信息通過加權和求和後，經過激活函式的處理。通過這種方式，即使神經網路由多層線性組件組成，也能處理和逼近非線性問題。

此外，激活函式還能增加網路的表達能力，使網路能夠學習更複雜的模式和數據，執行數據的歸一化，限制數據擴張，防止溢出風險，並提高模型的泛化能力。