正文：
神经网络的核心组成部分之一是转移函数，即激活函数。它决定了输入数据如何转化为隐藏层的信号，并最终输出模型的预测结果。激活函数的设计直接影响神经网络的性能和收敛速度，因此其选择至关重要。

问题：
神经网络中的转移函数是如何工作的？

解答：
激活函数的作用是将输入信号转化为非线性信号，从而增强模型的非线性学习能力。常见的激活函数包括：
1. Sigmoid：适用于简单分类问题，但容易产生饱和现象。
2. ReLU：在现代深度学习模型中广泛应用，因其能有效避免梯度消失问题，同时在计算效率上优于Sigmoid。
3. tanh：在正态分布模型中常用于隐藏层，具有对称性，有助于模型收敛。

此外，激活函数的参数选择也影响模型的泛化能力。例如，ReLU在输入数据量较大的情况下表现更稳定，而Sigmoid在噪声较大的数据上可能表现较差。

在设计神经网络时，需平衡非线性特征的引入与计算效率，同时考虑训练数据的分布和过拟合问题。最终，激活函数的选择直接决定了模型的性能和效率。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。