当我有一个回归任务时，建议在神经网络中使用什么激活函数？

当你有一个回归任务时，建议在神经网络中使用线性激活函数。

线性激活函数是一种简单的激活函数，它直接将输入映射到输出，不引入非线性变换。在回归任务中，我们通常希望预测的输出是连续的，而线性激活函数可以保持输出的连续性。

线性激活函数的优势在于它不会引入非线性变换，因此可以更好地拟合线性关系。对于简单的回归任务，线性激活函数可以提供较好的性能。

然而，线性激活函数也有一些限制。由于它没有非线性变换，它无法捕捉到输入数据中的复杂模式和非线性关系。对于包含非线性关系的复杂回归任务，线性激活函数可能无法提供足够的拟合能力。

在腾讯云的神经网络服务中，推荐使用的线性激活函数是ReLU（Rectified Linear Unit）。ReLU函数在输入大于零时返回输入值，而在输入小于等于零时返回零。它是一种简单且常用的非线性激活函数，可以在一定程度上解决线性激活函数的限制。

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• 腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab
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请注意，以上答案仅供参考，具体选择激活函数还需根据具体情况和实际需求进行评估和调整。