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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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