在人工智能与机器学习领域，饱和（Saturation）特指神经元或模型层在输入信号达到特定阈值后，输出响应不再随输入变化而显著改变的状态。这种现象常见于激活函数（如Sigmoid、Tanh）的输出值趋近其渐进线时，此时梯度会变得极小甚至消失，导致模型参数更新停滞。饱和既可能发生在正向传播过程中造成特征表达能力下降，也可能在反向传播时引发梯度消失问题，成为深度神经网络训练的典型瓶颈之一。
在产品开发实践中，工程师常通过批归一化（Batch Normalization）、残差连接（Residual Connections）或改用ReLU及其变体等抗饱和激活函数来缓解该现象。理解饱和机制对于设计高效神经网络架构至关重要，尤其在处理长序列数据（如自然语言处理）或深层模型时，合理的抗饱和设计能显著提升模型收敛速度和最终性能。延伸阅读推荐Ian Goodfellow等人所著的《Deep Learning》第6章，其中对梯度消失问题与饱和现象有系统阐述。