machine-learning - 激活函数如何完成它的任务？

Question

我有一个简单的问题。我知道激活函数的主要目的是将节点的输入信号转换为输出信号。该输出信号将用作下一层的输入。但我不知道激活函数（如 sigmoid）在分类问题中的作用方式。我所知道的只是关于转换。任何人都可以向我澄清这一点吗？谢谢！

Answer 1

简单来说，该函数获取输入并为输入分配一些权重。然后激活函数计算值（例如：- Sigmoid）。然后它将该值与分配的阈值进行比较。如果它大于阈值，则回溯（反向传播算法）。并调整权重。您可以在https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation找到更多详细信息