激活函数的引入和增强模型的非线性拟合能力。（）

激活函数的引入和增强模型的非线性拟合能力。（）
A、错
B、对
正确答案：B
答案解析：在神经网络中，如果没有激活函数，整个网络就只是简单的线性变换的组合，无论网络有多少层，其输出也只是输入的线性组合，这使得模型只能学习到线性关系。而激活函数具有非线性特性，例如sigmoid函数、ReLU函数等。引入激活函数后，神经网络可以打破线性组合的限制，能够学习到数据中的复杂非线性模式和关系，极大地增强了模型的非线性拟合能力，使其可以对各种复杂的现实世界数据分布进行建模，所以该说法是正确的。