为什么回归问题需要恒等函数？
在神经网络中，我们通常会在隐藏层使用非线性激活函数（比如 relu、sigmoid、tanh）来学习复杂的关系。但在回归任务的输出层，我们不需要对最终结果进行非线性变换。
比如：
如果我们用 sigmoid 作为输出激活函数，所有预测值都会被压缩到 0 到 1 之间，这在二分类问题（如猫 vs 狗）是合理的，但在回归问题（如预测房价）中就不合适了。
如果我们用 tanh 作为输出激活函数，所有预测值都会被限制在 -1 到 1 之间，这也不适用于回归问题。
但使用恒等函数，预测值不会被改变，网络可以自由地输出任何数值，这才符合回归任务的需求！
故事总结：回归任务中的恒等函数 = 真实的信使
1 艾尔法魔法师 = 神经网络，负责计算和预测数值。
2 信使瑞克 = 恒等函数，不改变信息，直接传递结果。
3 国王 = 真实世界，需要接收真实的预测值，不希望收到变形的数据。
4 透明管道 = 恒等函数的作用，确保预测值不受干扰地传输到最终输出。
所以，在回归问题中，我们用恒等函数作为输出层的激活函数，因为它就像一个忠实的信使，保证预测值不被篡改，直接送达目标！