Активационная функция называется "сжимающей", если она преобразует входные данные в диапазон, который ограничен определенными значениями. Это означает, что независимо от того, насколько велики или малы входные данные, выходные значения функции будут находиться в пределах заданного интервала.

Сжимающие функции часто используются в нейронных сетях, чтобы обеспечить стабильность и управляемость значений, которые проходят через нейрон. Вот несколько ключевых моментов, которые стоит учитывать:

• Диапазон значений: Сжимающие функции, такие как сигмоидная или гиперболический тангенс, ограничивают свои выходные значения, например, от 0 до 1 или от -1 до 1 соответственно.
• Нелинейность: Эти функции позволяют нейронным сетям моделировать сложные зависимости, так как они вводят нелинейность в модель.
• Гладкость: Сжимающие функции обычно являются гладкими, что означает, что их производные существуют и непрерывны, что важно для процесса обучения.

Примеры сжимающих активационных функций:

1. Сигмоидная функция: f(x) = 1 / (1 + e^(-x)), где выходные значения находятся в диапазоне от 0 до 1.
2. Гиперболический тангенс: f(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x)), где выходные значения находятся в диапазоне от -1 до 1.

В заключение, сжимающие активационные функции играют важную роль в нейронных сетях, так как они помогают контролировать выходные значения, что делает обучение более стабильным и эффективным.