引入非线性，限制输出范围。1、引入非线性：神经网络中的激活函数可以将输入映射到非线性空间，从而实现更复杂的函数逼近，提高神经网络的表达能力。在输入空间中，线性函数无法很好地分割数据，但通过激活函数的非线性特性，神经网络可以在输出空间中实现更复杂的分割。2、限制输出范围：激活函数可以限制神经网络输出的范围，避免输出超过一定范围。例如，在输出层中使用sigmoid激活函数，可以确保输出的范围在0到1之间。