深度学习激活函数教程

深度学习中的激活函数是神经网络中不可或缺的部分，它们负责引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式。以下是一些常见的深度学习激活函数及其应用。

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。
   • 常用于二分类问题。

2. ReLU 函数

   • 常用的非线性激活函数，输出为输入的绝对值。
   • 可以加速神经网络的训练过程。

3. Tanh 函数

   • 形状类似于 Sigmoid 函数，输出范围在 -1 到 1 之间。
   • 常用于多分类问题。

4. Leaky ReLU 函数

   • 改进了 ReLU 函数，对于负值输入，输出为输入乘以一个小的常数。
   • 可以缓解 ReLU 函数中的梯度消失问题。

5. Softmax 函数

   • 用于多分类问题，将神经网络的输出转换为概率分布。

激活函数的选择

选择合适的激活函数对于神经网络的性能至关重要。以下是一些选择激活函数的指导原则：

• 对于二分类问题：可以使用 Sigmoid 函数或 Softmax 函数。
• 对于多分类问题：可以使用 Tanh 函数或 Softmax 函数。
• 对于特征提取层：可以使用 ReLU 函数或 Leaky ReLU 函数。

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ReLU 函数图像

扩展阅读

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