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在深度學習中，激活函數主要用于引入非線性因素，使神經網絡具備學習和表達復雜函數的能力。激活函數將神經元的輸入轉換為輸出，并且通過梯度反向傳播來更新神經網絡的參數。激活函數的作用包括：
非線性化：激活函數引入非線性因素，使神經網絡可以學習和表達復雜的非線性關系。
梯度傳遞：激活函數的導數可以傳遞誤差信號，使得神經網絡可以通過反向傳播算法有效地更新參數進行學習。
壓縮輸出：激活函數可以將神經元的輸出限制在一定的范圍內，避免過大或過小的值導致梯度消失或爆炸的問題。
增加網絡的表達能力：不同的激活函數可以引入不同的非線性因素，增加神經網絡的表達能力，從而提高性能和泛化能力。
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