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【活性化関数】恒等関数とは?【超わかりやすく解説】

ニューラルネットワークで重要な活性化関数の1つである「恒等関数」を、非常にわかりやすく解説しています。理解のしやすい恒等関数をPythonで実装も行いながら一緒に学習しましょう!

恒等関数とは?

恒等関数のグラフ

恒等関数は、上限と下限はなく、常に「 f(x) = x 」で処理を行う関数です。
また、主に出力層で利用され、回帰問題で利用されることが多いです。

恒等関数は英語で「identity function」と言われます。

恒等関数の数式

恒等関数は非常にシンプルな関数なので、数式も非常にシンプルです。
中学生でも分かる式で書くと、「 y = x 」でも表せます。

Pythonで実装

実装

#恒等関数
def identity(x):
    return x

if __name__ == '__main__':
    print(identity(7)) # 任意の数字を入力
【実行結果】
7

恒等関数は単に「 y = x 」なので、関数で定義するのも気が重いですが、
実装すると上のソースコードになります。

NumPyなどのライブラリを利用しなくてもスッキリと書けるのが、恒等関数の好きなところです。

【参考】ステップ関数をプロットするコード

参考程度に、matplotlibを使って恒等関数を描画するコードを掲載します。

#恒等関数
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math

x = np.arange(-6, 6, 0.1)
y = x

plt.grid()
plt.plot(x, y)
plt.show()

このコードを実行すると、下のグラフが実行結果として生成されます。
恒等関数が上手くプロットされていることがわかりますね。

ということで本記事は、
ニューラルネットワークで非常に重要な、活性化関数の1つである恒等関数を解説しました!
最後まで読んでいただき、ありがとうございました\(^o^)/

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