深層学習モデルが非線形活性化関数を使用する理由を理解する上で、具体的な例を考えてみると理解が深まります。ここでは、「猫」という単語を例に、非線形活性化関数がなぜ重要なのかを説明します。
「猫」という単語を考えてみましょう。「猫」は、「生物」であり、「乗り物」ではありません。この情報を特徴ベクトルとして表現すると、「生物」という次元の値は正（例えば+1）、「乗り物」という次元の値は負（例えば-1）となります。
しかし、この情報を線形モデルに入力しても、「猫」が「乗り物」ではないという情報は適切に捉えられません。なぜなら、線形モデルは特徴の重要性を単純に重みでスケーリングするだけであり、その特徴がポジティブ（有益）であるか、ネガティブ（不利）であるかの情報を直接的に反映できないからです。
ここで非線形活性化関数の出番です。非線形活性化関数（例えばGELU）は、負の値を0に変換します。これにより、「猫」が「乗り物」ではないという情報（つまり、「乗り物」次元の値が-1）がネットワークのその後のレイヤーに対して直接的な影響を与えなくなります。
ここで重要な点は、もし「乗り物」の要素が負のままであれば、その情報はその後の全結合層での重み付けの過程で影響を及ぼし、出力に影響を与える可能性があるということです。しかし、非線形活性化関数により、その要素がゼロになるため、その情報が出力に影響を与えることはありません。
一方、「猫」が「生物」であるという情報（つまり、「生物」次元の値が+1）はそのまま保持され、その後のレイヤーに影響を与えます。これにより、モデルは「猫」が「乗り物」ではないという重要な情報を適切に反映することができます。
このように、非線形活性化関数はモデルが特徴のポジティブまたはネガティブな影響を適切に反映するために重要な役割を果たします。これは、単語の意味が非線形であるという事実を適切に捉え、モデルの出力をより精確にするために重要なステップです。