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 100.5，它输出的还是 100.5。
? 你放进去 -3.7，它输出的仍然是 -3.7。
这个透明管道就像恒等函数，它让预测值直接流向输出层，不做任何变换。
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、Sigoid、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 Sigoid 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！