正则化可以防止过拟合激活函数的作用
    激活函数是神经网络中最重要的部分之一，在实现深度学习的过程中也起着重要的作用。激活函数的作用就是改变神经元的输出，这样可以构建一个非线性的模型，从而达到深度学习的目的。
    首先，我们需要知道神经元是如何工作的。神经元接收到输入信号将会基于其中的信息来计算出一个输出值，这个输出值就是神经元的激活值。但是，神经元的激活值不能仅仅取决于输入信号，输出值还会受到跟加权的偏置的影响。这是因为，偏置可以起到相当于一个可调节的阈值的作用。
    当神经网络的某一层的所有神经元的激活值都已经计算出来后，这些激活值就组成了这一层的输出。激活函数的作用就是用来定义这一层的输出的，它通过将激活值映射到一定的范围来构建这一层的输出。
    例如，sigmoid函数将输入值映射到(0,1)的范围，但也有可以将输入值映射到其他范围的激活函数，如ReLU函数将输入值映射到(0,+∞)范围，Tanh将输入值映射到(-1,1)范围。
    虽然各种激活函数的输出范围不同，但是它们的理念是一致的，都是用来将激活值映射到一定的范围，从而构成神经网络的一层的输出。
    激活函数的作用是不可或缺的，它允许神经网络构建出一个非线性的模型。如果没有激活函数，神经网络中的每一层都只是一个线性的变换，这样多层神经网络就可以简化为一个线性模型，这将导致神经网络无法实现深度学习。
    另外，激活函数还可以用来起到正则化的作用，正则化是指减少模型可能出现的过拟合的现象，从而提高模型的泛化能力。例如，ReLU函数的激活值为正时，它的梯度就是固定的，这可以防止神经网络中某些神经元的梯度变得太大，从而防止过拟合。
    总之，激活函数是实现深度学习的关键，它可以将神经网络中的激活值映射到一定的范围，构建出非线性的模型，并且能够有效的防止神经网络出现过拟合。

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