激活函数的作用是什么

激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，它的作用包括以下几个方面：

1. 引入非线性：激活函数引入了非线性因素，使得神经网络可以学习和表示复杂的非线性关系。如果没有激活函数，多层神经网络就会退化为单一的线性变换，无法有效地学习非线性模式和复杂的数据分布。

2. 激活神经元：激活函数将神经元的输入转换为输出，并决定神经元是否应该被激活。这种非线性的激活特性使得神经网络能够学习和表示不同的特征和模式。

3. 压缩输出范围：一些激活函数可以将神经元的输出范围限制在一定的区间内，如 [0, 1] 或 [-1, 1]，这有助于控制神经元输出的幅度，从而使得网络对输入的小变化更为敏感，提高了网络的表达能力。

4. 解决梯度消失问题：一些激活函数（如 ReLU 及其变种）对于梯度消失问题有一定的缓解作用，使得深层网络的训练更加稳定和高效。

常见的激活函数包括 Sigmoid 函数、Tanh 函数、ReLU 函数（Rectified Linear Unit）、Leaky ReLU 函数、ELU 函数（Exponential Linear Unit）等。不同的激活函数在不同的情况下都有其适用性和局限性，选择合适的激活函数对于神经网络的性能和训练效果具有重要的影响。