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第599章 回归问题用恒等函数（第5页）

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

re露、sigid、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

sigid

作为输出激活函数，所有预测值都会被压缩到

到

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