在神经网络中，激活函数的作用是为网络的非线性决策提供关键支持。它不是网络本身的组成部分，而是用来处理输入特征映射到输出的“桥梁”。通过将输入数据映射到更复杂的空间，激活函数不仅帮助模型学习非线性关系，还避免了过拟合问题，同时在训练过程中提供概率分布，从而提升模型的泛化能力。

激活函数的作用可概括为以下几点：
1. 计算概率分布：在神经网络中，激活函数将输入特征映射到0和1之间的概率分布，帮助模型学习数据分布，并在后续层训练中传递这一信息。例如，ReLU（Rectified Linear Unit）通过非线性项促进网络学习复杂模式。
2. 引入非线性：激活函数引入了非线性约束，使网络能够捕捉输入特征之间的非线性关系，从而提升模型对复杂数据的建模能力。例如，Sigmoid和Tanh在不同应用场景下表现出不同的效果，但它们的核心作用是增强模型的非线性能力。
3. 避免过拟合：通过将输入特征映射到更复杂的空间，激活函数能减少模型对局部极值的依赖，从而降低过拟合的风险。例如，ReLU在训练过程中不断调整其权重，有效抑制过拟合现象。
4. 网络优化的基础：激活函数的输出值不仅影响模型的决策，还成为网络权重更新的依据。例如，激活函数的输出值被用于更新隐藏层的权重，推动网络向优化目标收敛。

总结来说，激活函数是神经网络中不可或缺的核心组成部分，其作用不仅限于计算概率，更在于推动模型学习复杂非线性关系，从而提升整体性能。随着研究的深入，激活函数的特性也逐渐被进一步优化，以适应更复杂的任务需求。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。