在深度学习中，激活函数是构建神经网络的重要组成部分，而TensorFlow2提供了多种强大的激活函数工具，如`tf.sigmoid()`、`tf.nn.softmax()`和`tf.tanh()`。这些函数各具特色，为模型赋予了不同的能力。

首先，`tf.sigmoid()`函数像一位温柔的“开关”，将输入数据压缩到0到1之间，非常适合用于二分类问题，比如判断一张图片是否包含某种特定物体。它的输出可以看作是概率值，非常直观且易于解释。😊

接着是`tf.nn.softmax()`函数，它更像是团队协作的领导者，能够将多维向量转换为概率分布，确保每个元素都处于0到1之间，并且所有元素相加等于1。这种特性让它成为多分类任务中的明星选手，例如识别手写数字时分配给每个类别一个置信度分数。📊

最后，`tf.tanh()`函数则扮演着“调和者”的角色，将输入映射到-1到1之间，具有更强的非线性表达能力。它在隐藏层中广泛应用，帮助网络捕捉更复杂的特征关系。💪

通过合理搭配使用这些激活函数，我们可以让神经网络更加智能和高效！🚀