ニューラルネットワークのニューロンがアクティブになるとはどういう意味ですか？

ニューロンカバレッジの概念を偶然見つけました。これは、ニューラルネットワークにおける活性化ニューロンと総ニューロンの比率です。しかし、ニューロンが「活性化」されるとはどういう意味ですか？アクティベーション関数とは何か知っていますが、たとえばReLUやシグモイド関数の場合、アクティベートされているとはどういう意味ですか？

ニューロンは、その出力がしきい値（通常は0）を超えている場合にアクティブ化されたと言います。

：例については = W Tは X + B >

$$\begin{equation} y = Relu(a) > 0 \end{equation}$$ $$\begin{equation} a = w^Tx+b > 0 \end{equation}$$

シグモイドまたは他のアクティブ化関数についても同様です。

「アクティベート」という用語は、アクティベーション関数への入力が特定のしきい値より大きい場合にのみ値（0を除く）を出力するアクティベーション関数について話すときに主に使用されます。

特にReLUについて説明する場合は、「アクティブ化」という用語を使用できます。ReLUは、出力が0より大きい場合、つまり入力が0より大きい場合に「アクティブ化」されます。

シグモイドなどの他のアクティブ化関数は、常に0より大きい値を返し、特別なしきい値はありません。したがって、「アクティブ化」という用語は、ここではあまり意味がありません。

私たちはそれらについてほとんど知りませんが、脳のニューロンは、ある種の「活性化閾値」を備えた活性化機能に似ているものも持っているようです。