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3.阈值可以调整(不同任务有不同门槛)
王国有不同的城门,每个城门的阈值不同:
?普通城门(低阈值30分):大部分人都能通过,比如Sigmoid函数的缓慢变化。
?皇宫大门(高阈值90分):只有国王使者或贵族才能进入,就像ReLU需要输入足够大才会激活。
?秘密基地入口(严格阈值100分):必须完全符合条件才能通过,相当于Step函数的“全开或全关”
。
比喻:在AI里,阈值的设置决定了系统的敏感度和决策标准,不同的任务会采用不同的阈值策略。
另一种比喻:考试及格线
想象你参加了一场考试,满分100分,学校规定:
?如果你的分数≥60分,你就及格了,能拿到毕业证。
?如果低于60分,你就不及格,不能毕业。
比喻:这个**“60分”
就是阈值(Threshold)**,只有超过这个分数,你才能“通过”
(激活)。
但是,如果学校想要严格筛选优秀学生,它可以把及格线提高到80分,这相当于在AI里把阈值提高,让只有更强的信号才能通过。
结论:阈值的关键作用
阈值是一个门槛,决定是否让信息通过。
如果输入信号高于阈值,神经元会激活(开门放行)。
如果输入信号低于阈值,神经元不会激活(关门拒绝)。
不同的任务需要不同的阈值,就像不同的城门或考试标准一样。
思考:你觉得在现实生活中,还有哪些场景符合“阈值”
这个概念?
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