激活函数详解

激活函数是神经网络中不可或缺的部分，它们为神经网络引入非线性，使得模型能够学习到更复杂的特征。以下是一些常见的激活函数及其特点：

常见激活函数

1. Sigmoid 函数

   • 形状：类似于 S 型曲线
   • 特点：输出值介于 0 到 1 之间，适用于二分类问题
   • 

     Sigmoid Function

2. ReLU 函数

   • 形状：直线，在负数部分为零，正数部分为原值
   • 特点：计算简单，易于梯度下降，但在负数部分梯度为零，可能导致训练不稳定
   • 

     ReLU Function

3. Tanh 函数

   • 形状：类似于 Sigmoid 函数，但输出值介于 -1 到 1 之间
   • 特点：输出范围更广，适用于需要输出值在 [-1, 1] 范围内的场景
   • 

     Tanh Function

4. Leaky ReLU 函数

   • 形状：类似于 ReLU 函数，但在负数部分引入一个很小的斜率
   • 特点：解决了 ReLU 在负数部分梯度为零的问题，提高了模型的鲁棒性
   • 

     Leaky ReLU Function

5. softmax 函数

   • 形状：输出概率分布，适用于多分类问题
   • 特点：所有输出值的和为 1，可以解释为每个类别的概率
   • 

     Softmax Function

激活函数的选择

选择合适的激活函数对于模型的性能至关重要。以下是一些选择激活函数的考虑因素：

• 问题类型：不同的激活函数适用于不同类型的问题，例如 Sigmoid 和 softmax 适用于二分类和多分类问题，而 ReLU 和 Tanh 适用于回归问题。
• 数据特性：激活函数的选择还取决于数据的特性，例如输出值的范围和分布。
• 模型复杂度：一些激活函数（如 ReLU）比其他激活函数（如 Sigmoid）更复杂，可能导致训练不稳定。

更多信息，请访问本站 神经网络教程。