【TensorFlow】激活函数（Activation Functions）原理解析（十二）

神经网络结构的输出为所有输入的加权和，这导致整个神经网络是一个线性模型。如果将每一个神经元的输出通过一个非线性函数，那么整个神经网络的模型也就不再是线性的了，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。这个非线性函数也就是激活函数。 神经网络中激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力，如不特别说明，激活函数一般而言是非线性函数。假设一个示例神经网络中仅包含线性卷积和全连接运算，那么该网络仅能够表

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