2 残差网络（res）——某些深度神经网络为了避免信息损失，会使用“跳跃连接”（skip connection），其中恒等函数就充当了数据的直通通道，确保信息能够无损传递到后续层。
总结
1 真实之镜 = 恒等函数，输入什么，输出就是什么。
2 透明管道 = 恒等函数，信息不加工，直接原封不动传递。
3 神经网络中的作用：当我们不希望对数据进行变换时，就会使用恒等函数，让信息自由流动。
所以，恒等函数的作用虽然简单，但在数学和深度学习中，它就像一条纯净无瑕的魔法通道，确保数据不受干扰地传递到下一步！
故事比喻：回归问题中恒等函数的作用
故事背景：魔法师的信使
在魔法大陆的预言之都，住着一位着名的魔法师——艾尔法。他擅长用水晶球预测未来，比如明天的粮价、下周的温度、国王的税收等。
不过，艾尔法有一个重要的助手——信使瑞克。瑞克的任务很简单：他不修改、不扭曲，也不干涉任何信息，而是忠实地将艾尔法的预测结果送到国王手里。
国王问：“明天的粮价是多少？”
艾尔法计算后告诉瑞克：“27 枚金币。”
瑞克不加任何加工，直接告诉国王：“27 枚金币。”
这个信使瑞克的工作方式，就像数学中的恒等函数（identity function）：
无论输入是什么，输出都是一样的，不做任何调整。
比喻：回归问题中的恒等函数 = 透明传输
回归问题的目标是预测一个连续的数值（比如房价、温度、销售额）。在神经网络的输出层，我们通常使用恒等函数，因为我们希望预测出的数值保持原样，而不是被改变或限制。
想象你有一个透明管道，用来传输数字：
你放进去 27，它输出的还是 27。
你放进去 1005，它输出的还是 1005。
你放进去 -37，它输出的仍然是 -37。
这个透明管道就像恒等函数