故事比喻：城门守卫的判定标准（阈值）
在一座古老的王国里，有一座城门，守卫们负责检查进城的旅人，并决定谁能进入，谁不能进入。
但是，守卫不会随意放行，而是按照一个**判定标准（阈值，threshold）**来做决定。
? 如果旅人的身份或贡献值超过某个标准，守卫就会放行。
? 如果达不到这个标准，守卫就会把他们拦在城外。
这个城门的判定标准，就像 AI 里的“阈值”（threshold）！
阈值的作用：决策的关键门槛
每个进入城门的旅人，都会被计算一个分数，这个分数决定他是否能通过城门。
1. 计算旅人的“入城分数”（输入信号加权求和）
? 如果是国王的使者，得 100 分。
? 如果是商人，根据货物价值计算分数，比如 70 分。
? 如果是普通旅人，可能只有 30 分。
? 如果是可疑人物，可能是 10 分或负分。
比喻： 这个“入城分数”相当于神经元的输入加权和，每个旅人的特征（身份、货物）都会影响最终得分。
2. 进行城门判定（与阈值比较）
? 城门设定的阈值 = 50 分。
? 如果旅人的分数 ≥ 50 分，守卫会开门放行（神经元被激活）。
? 如果旅人的分数 ＜ 50 分，守卫会拒绝放行（神经元保持沉默，不激活）。
比喻： 这个**“50 分”就是神经元的阈值**，决定信号是否能传递到下一层神经元。
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？