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第599章 回归问题用恒等函数（第4页）

-3.7。

?

你放进去

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

re露、sigid、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

connection），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

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