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在多类分类问题的深度学习领域,深度神经网络模型中使用的激活函数对于确定每个神经元的输出以及最终模型的整体性能起着至关重要的作用。 激活函数的选择可以极大地影响模型学习复杂模式和能力的能力
激活函数通过向网络引入非线性,使其能够学习和建模数据中的复杂关系,从而在神经网络模型中发挥着至关重要的作用。 在本回答中,我们将探讨激活函数在深度学习模型中的重要性及其属性,并提供示例来说明它们对网络性能的影响。