3. 阈值可以调整（不同任务有不同门槛）

王国有不同的城门，每个城门的阈值不同：

? 普通城门（低阈值 30 分）：大部分人都能通过，比如 Sigmoid 函数的缓慢变化。

? 皇宫大门（高阈值 90 分）：只有国王使者或贵族才能进入，就像 ReLU 需要输入足够大才会激活。

? 秘密基地入口（严格阈值 100 分）：必须完全符合条件才能通过，相当于 Step 函数的“全开或全关”。

比喻： 在 AI 里，阈值的设置决定了系统的敏感度和决策标准，不同的任务会采用不同的阈值策略。

另一种比喻：考试及格线

想象你参加了一场考试，满分 100 分，学校规定：

? 如果你的分数 ≥ 60 分，你就及格了，能拿到毕业证。

? 如果低于 60 分，你就不及格，不能毕业。

比喻： 这个**“60 分”就是阈值（threshold）**，只有超过这个分数，你才能“通过”（激活）。

但是，如果学校想要严格筛选优秀学生，它可以把及格线提高到 80 分，这相当于在 AI 里把阈值提高，让只有更强的信号才能通过。

结论：阈值的关键作用

阈值是一个门槛，决定是否让信息通过。

如果输入信号高于阈值，神经元会激活（开门放行）。

如果输入信号低于阈值，神经元不会激活（关门拒绝）。

不同的任务需要不同的阈值，就像不同的城门或考试标准一样。

思考：你觉得在现实生活中，还有哪些场景符合“阈值”这个概念？