新版idea如何切换运行环境配置，而不用修改代码，本地快速切换微服务环境

深度学习中的激活函数和损失函数是模型训练的核心组件。本文系统对比了常见激活函数（如Sigmoid、ReLU、Softmax等）的特性、优缺点及适用场景，分析了不同任务（分类、回归）下损失函数的选择策略，并提供了两者的联合应用指南。关键要点包括：激活函数引入非线性，需根据网络深度和任务类型选择（如ReLU变体适合隐藏层，Softmax用于多分类输出）；损失函数需与任务严格匹配（如交叉熵用于分类，MS