激活函数是深度学习中一个非常重要的概念，它决定了神经网络中每个神经元的输出。以下是一些常见的激活函数及其特点：

常见激活函数

  • Sigmoid 函数

    • 形状：S 型曲线
    • 特点：输出范围在 0 到 1 之间，适合二分类问题
    • Sigmoid Function

  • ReLU 函数

    • 形状：线性函数，当输入大于 0 时输出等于输入，否则输出为 0
    • 特点：计算简单，收敛速度快，但可能导致梯度消失
    • ReLU Function

  • Tanh 函数

    • 形状：S 型曲线，输出范围在 -1 到 1 之间
    • 特点：可以减少梯度消失问题，适用于多分类问题
    • Tanh Function

  • Leaky ReLU 函数

    • 形状：类似于 ReLU 函数，但在负数部分有一个小的斜率
    • 特点：可以解决 ReLU 函数中的梯度消失问题，提高模型的鲁棒性
    • Leaky ReLU Function

  • ELU 函数

    • 形状：类似于 Leaky ReLU 函数，但在负数部分有一个指数函数
    • 特点：可以进一步提高模型的性能，但计算复杂度较高
    • ELU Function

扩展阅读

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