激活函数是深度学习模型中不可或缺的部分，它们为神经网络引入了非线性，使得模型能够学习更复杂的特征。

常见的激活函数

以下是一些在深度学习中常用的激活函数：

  • Sigmoid 函数：将输入值压缩到 0 和 1 之间，适用于二分类问题。
  • ReLU 函数：Rectified Linear Unit，将负值置为 0，正值不变，具有参数稀疏性。
  • Tanh 函数：将输入值压缩到 -1 和 1 之间，类似于 Sigmoid 函数，但输出范围更广。
  • Leaky ReLU 函数：对 ReLU 函数进行改进，允许小梯度流过阈值，避免死神经元。

图片示例

ReLU 函数图像

深入了解

要了解更多关于激活函数的知识，可以参考本站的 深度学习基础教程。

请注意：激活函数的选择对模型的性能有重要影响，选择合适的激活函数可以帮助提高模型的准确率和泛化能力。