? 低于 0.5 的人（低分）：大概率被拒绝。
优点：
? 可以平滑地过滤数据，避免“全进或全不进”这样极赌情况。
? 适用于二分类问题（比如邮件是垃圾邮件还是正常邮件）。
问题：
? 计算比较复杂，不像 ReLU 那么直接。
? 当数据过大或过时，变化很，容易导致梯度消失（学习速度变慢）。
第四种情况：老张更加智能（Softax 激活函数）
有一，老板告诉老张：“我们公司不仅有正式员工，还有不同的部门，比如工程部、市场部、财务部。你不能只区分‘进’或‘不进’，而是要把人分到不同的部门。”
于是，老张开发了一套更加高级的评分系统，不仅判断某人是否能进，还会计算他属于哪个部门的概率。
? 如果一个人穿着工程师制服，90% 可能属于工程部，10% 可能属于市场部。
? 如果一个人拿着营销资料，80% 可能属于市场部，20% 可能属于工程部。
? 每个人都按照最高概率归类到相应部门。
这就像Softax 激活函数，它的作用是：
? 把所有的可能性转换成概率分布（所有概率加起来是 1）。
? 适用于多分类问题（比如识别一张图片是“猫”、“狗”还是“兔子”）。
优点：
? 适合多类别分类，可以告诉你**“最有可能”是哪一类**。
问题：
? 计算量比 ReLU 大一点，但在分类任务中是最合适的。
总结：不同激活函数的角色
激活函数 比喻 适用场景 优点 问题
恒等函数（Identity） 老张不筛选，所有人都能进 线性回归 简单直接 不能处理复杂问题
ReLU 老张只让正式员工进，其他人全拒 深度学习、 计算简单，效率高 负数全部变 0，信息可能丢失
Sigoid 老张给每个人打分，决定能不能进 二分类问题（垃圾邮件分类） 平滑过渡，输出 0-1 概率 容易梯度消失
Softax 老张不但决定谁进，还要分部门 多分类问题（图像识别） 适合多分类问题 计算比 ReLU 复杂
结论：激活函数=智能筛选机制
? 激活函数的作用就像门卫老张，决定哪些信息能进入下一层，哪些要被拒绝。
? 不同的激活函数适用于不同的任务，ReLU、Sigoid、Softax 各有千秋。
? 深度学习的关键就是如何聪明地使用这些筛选机制，让神经网络学得更快、更准确！
你更喜欢哪个“门卫策略”呢？如果你是老张，你会怎么设计你的筛选规则？