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？