职场小聪明第583章 激活函数

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”**（Identity Function）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。

优点： ? 可以平滑地过滤数据避免“全进或全不进”这样极端的情况。

? 适用于二分类问题（比如邮件是垃圾邮件还是正常邮件）。

问题： ? 计算比较复杂不像 ReLU 那么直接。

? 当数据过大或过小时变化很小容易导致梯度消失（学习速度变慢）。

第四种情况：老张更加智能（Softmax 激活函数） 有一天老板告诉老张：“我们公司不仅有正式员工还有不同的部门比如工程部、市场部、财务部。

你不能只区分‘进’或‘不进’而是要把人分到不同的部门。

” 于是老张开发了一套更加高级的评分系统不仅判断某人是否能进还会计算他属于哪个部门的概率。

? 如果一个人穿着工程师制服90% 可能属于工程部10% 可能属于市场部。

? 如果一个人拿着营销资料80% 可能属于市场部20% 可能属于工程部。

? 每个人都按照最高概率归类到相应部门。

这就像Softmax 激活函数它的作用是： ? 把所有的可能性转换成概率分布（所有概率加起来是 1）。

? 适用于多分类问题（比如识别一张图片是“猫”、“狗”还是“兔子”）。

优点： ? 适合多类别分类可以告诉你**“最有可能”是哪一类**。

问题： ? 计算量比 ReLU 大一点但在分类任务中是最合适的。

总结：不同激活函数的角色 激活函数 比喻 适用场景 优点 问题 恒等函数（Identity） 老张不筛选所有人都能进 线性回归 简单直接 不能处理复杂问题 ReLU 老张只让正式员工进其他人全拒 深度学习、CNN 计算简单效率高 负数全部变 0信息可能丢失 Sigmoid 老张给每个人打分决定能不能进 二分类问题（垃圾邮件分类） 平滑过渡输出 0-1 概率 容易梯度消失 Softmax 老张不但决定谁进还要分部门 多分类问题（图像识别） 适合多分类问题 计算比 ReLU 复杂 结论：激活函数=智能筛选机制 ? 激活函数的作用就像门卫老张决定哪些信息能进入下一层哪些要被拒绝。

? 不同的激活函数适用于不同的任务ReLU、Sigmoid、Softmax 各有千秋。

? 深度学习的关键就是如何聪明地使用这些筛选机制让神经网络学得更快、更准确！ 你更喜欢哪个“门卫策略”呢？如果你是老张你会怎么设计你的筛选规则？ 喜欢职场小聪明请大家收藏：()职场小聪明20小说网更新速度全网最快。

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