在深度学习中，激活函数主要用于引入非线性因素，使神经网络具备学习和表达复杂函数的能力。激活函数将神经元的输入转换为输出，并且通过梯度反向传播来更新神经网络的参数。激活函数的作用包括：
非线性化：激活函数引入非线性因素，使神经网络可以学习和表达复杂的非线性关系。
梯度传递：激活函数的导数可以传递误差信号，使得神经网络可以通过反向传播算法有效地更新参数进行学习。
压缩输出：激活函数可以将神经元的输出限制在一定的范围内，避免过大或过小的值导致梯度消失或爆炸的问题。
增加网络的表达能力：不同的激活函数可以引入不同的非线性因素，增加神经网络的表达能力，从而提高性能和泛化能力。
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