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第599章 回归问题用恒等函数（第3页）

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（IdentityFunction）：

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！