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激活函数是深度学习中至关重要的概念，它们在神经网络中起到调节神经元输出和引入非线性特性的作用。以下是几种常见的激活函数：

常见激活函数

1. Sigmoid 函数

   • 形状类似于 S 形，输出范围在 0 到 1 之间。
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2. ReLU 函数

   • 神经网络中最常用的激活函数之一，当输入大于 0 时，输出等于输入；当输入小于等于 0 时，输出等于 0。
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3. Tanh 函数

   • 输出范围在 -1 到 1 之间，类似于 Sigmoid 函数，但输出范围更广。
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4. Leaky ReLU 函数

   • 改进了 ReLU 函数，对于负输入值也引入了非常小的正值，有助于缓解梯度消失问题。
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5. Softmax 函数

   • 通常用于多分类问题，将神经网络的输出转换为概率分布。
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