什么是神经网络中的激活函数？

激活函数在神经网络中扮演着非常关键的角色，它决定了一个神经元是否应该被激活，从而帮助确定输入信息是否是相关的，以及是否应该影响网络进一步传递的信息。简而言之，激活函数的作用是引入非线性因素到网络中，这是解决非线性问题的关键，因为现实世界的数据往往是非线性的。

举例来说，常见的激活函数包括：

1. Sigmoid函数：这是一个将输入值压缩到0和1之间的函数，通常用于二分类问题的输出层。
2. ReLU函数：即“线性整流函数”，它将所有负值都设为0，而保持正值不变。这种函数在隐藏层中非常常见，因为它计算简单并且有利于避免梯度消失的问题。
3. Softmax函数：它通常用于多分类神经网络的输出层，可以将输入值转化为概率分布。

以ReLU为例，其主要优点是保持梯度不会太容易饱和，计算效率高，实现简单，而且在实践中表现良好。但其缺点是可能出现“死亡ReLU”的问题，即某些神经元可能永远不会被激活，导致相应参数无法更新。

通过适当选择激活函数，我们可以提高网络的学习效率与性能。在实际应用中，激活函数的选择常常依据任务的具体需求和经验来定。