激活函数（Activation Function）是神经网络中的核心组件，它作用于神经元的输入加权和，将其转换为非线性输出信号，从而赋予网络学习和表示复杂非线性关系的能力。常见的激活函数包括Sigmoid、Tanh和ReLU（Rectified Linear Unit）等，每种函数通过其独特的数学特性（如Sigmoid将输出压缩到0-1范围、ReLU在正区间保持线性）来优化模型的学习过程；没有激活函数，神经网络只能处理线性问题，无法适应现实世界的复杂模式。
在AI产品开发的落地实践中，激活函数的选择对模型性能、训练效率和泛化能力产生直接影响，例如ReLU因其计算简单、能有效缓解梯度消失问题而广泛应用于深度学习模型（如图像识别或自然语言处理系统），帮助产品经理在优化推荐算法或自动化决策时做出更明智的技术权衡；随着技术演进，新型激活函数如Leaky ReLU或Swish的引入，进一步推动了产品创新，提升模型在边缘设备上的部署效果。
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