激活函数是深度学习模型中不可或缺的一部分，它们为神经网络提供了非线性特性，使得模型能够学习复杂的模式。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：输出值介于 0 和 1 之间，常用于二分类问题。

    • Sigmoid 函数

  2. ReLU 函数：输出值大于等于 0，对于负值部分恒为 0，常用于隐藏层。

    • ReLU 函数

  3. Tanh 函数：输出值介于 -1 和 1 之间，常用于回归问题。

    • Tanh 函数

  4. Softmax 函数：将输入向量转换为概率分布，常用于多分类问题。

    • Softmax 函数

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时需要考虑的因素：

  • 问题类型：对于二分类问题，可以使用 Sigmoid 或 Softmax；对于回归问题，可以使用 Tanh 或 ReLU。
  • 数据分布：对于正态分布的数据，可以使用 ReLU 或 Tanh；对于偏态分布的数据，可以使用 Sigmoid。
  • 梯度消失/爆炸：ReLU 函数可以缓解梯度消失/爆炸问题，但可能会导致死神经元。

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