第599章 回归问题用恒等函数[2/2页]

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    bsp; 1000，它输出的仍然是

    1000。

    它不修改、不变换、不加工数据，只是简单地把原始信息传递出去，就像真实之镜一样，忠实地反映输入的内容。

    故事拓展：恒等函数的魔法作用

    在神经网络中，有许多复杂的激活函数（如

    ReLU、Sigmoid、Tanh），它们会对输入数据进行某种非线性变换，比如抑制负值或归一化输出。

    但在某些情况下，我们希望信息原封不动地传递，不做任何调整，这时候就会使用恒等函数。

    比如：

    1.

    线性回归——在输出层，我们常用恒等函数，因为回归的目标是预测连续数值，我们不希望对其进行变换。

    2.

    残差网络（Res）——某些深度神经网络为了避免信息损失，会使用“跳跃连接”（skip

    coion），其中恒等函数就充当了数据的直通通道，确保信息能够无损传递到后续层。

    总结

    1.

    真实之镜

    =

    恒等函数，输入什么，输出就是什么。

    2.

    透明管道

    =

    恒等函数，信息不加工，直接原封不动传递。

    3.

    神经网络中的作用：当我们不希望对数据进行变换时，就会使用恒等函数，让信息自由流动。

    所以，恒等函数的作用虽然简单，但在数学和深度学习中，它就像一条纯净无瑕的魔法通道，确保数据不受干扰地传递到下一步！

    故事比喻：回归问题中恒等函数的作用

    故事背景：魔法师的信使

    在魔法大陆的预言之都，住着一位着名的魔法师——艾尔法。他擅长用水晶球预测未来，比如明天的粮价、下周的温度、国王的税收等。

    不过，艾尔法有一个重要的助手——信使瑞克。瑞克的任务很简单：他不修改、不扭曲，也不干涉任何信息，而是忠实地将艾尔法的预测结果送到国王手里。

    国王问：“明天的粮价是多少？”

    艾尔法计算后告诉瑞克：“27

    枚金币。”

    瑞克不加任何加工，直接告诉国王：“27

    枚金币。”

    这个信使瑞克的工作方式，就像数学中的恒等函数（Identity

    Function）：

    无论输入是什么，输出都是一样的，不做任何调整。

    比喻：回归问题中的恒等函数

    =

    透明传输

    回归问题的目标是预测一个连续的数值（比如房价、温度、销售额）。在神经网络的输出层，我们通常使用恒等函数，因为我们希望预测出的数值保持原样，而不是被改变或限制。

    想象你有一个透明管道，用来传输数字：

    ?

    你放进去

    27，它输出的还是

    27。

    ?

    你放进去

    100.5，它输出的还是

    100.5。

    ?

    你放进去

    3.7，它输出的仍然是

    3.7。

    这个透明管道就像恒等函数，它让预测值直接流向输出层，不做任何变换。

    为什么回归问题需要恒等函数？

    在神经网络中，我们通常会在隐藏层使用非线性激活函数（比如

    ReLU、Sigmoid、Tanh）来学习复杂的关系。但在回归任务的输出层，我们不需要对最终结果进行非线性变换。

    比如：

    ?

    如果我们用

    Sigmoid

    作为输出激活函数，所有预测值都会被压缩到

    0

    到

    1

    之间，这在二分类问题（如猫

    vs.

    狗）是合理的，但在回归问题（如预测房价）中就不合适了。

    ?

    如果我们用

    Tanh

    作为输出激活函数，所有预测值都会被限制在

    1

    到

    1

    之间，这也不适用于回归问题。

    ?

    但使用恒等函数，预测值不会被改变，网络可以自由地输出任何数值，这才符合回归任务的需求！

    故事总结：回归任务中的恒等函数

    =

    真实的信使

    1.

    艾尔法魔法师

    =

    神经网络，负责计算和预测数值。

    2.

    信使瑞克

    =

    恒等函数，不改变信息，直接传递结果。

    3.

    国王

    =

    真实世界，需要接收真实的预测值，不希望收到变形的数据。

    4.

    透明管道

    =

    恒等函数的作用，确保预测值不受干扰地传输到最终输出。

    所以，在回归问题中，我们用恒等函数作为输出层的激活函数，因为它就像一个忠实的信使，保证预测值不被篡改，直接送达目标！

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