激活函数是机器学习中的核心概念之一，尤其在深度学习中扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨激活函数的种类、作用以及在实际应用中的表现。
激活函数的作用
激活函数为神经网络中的神经元引入非线性，使得神经网络能够处理非线性问题。以下是激活函数的一些主要作用：
- 引入非线性
- 增强模型的表达能力
- 控制神经元输出的范围
常见的激活函数
以下是一些常见的激活函数及其特点：
Sigmoid 函数
Sigmoid 函数是一种将输入值映射到 0 到 1 之间的非线性函数。其特点是输出平滑且易于解释。
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + math.exp(-x))
Sigmoid Function
ReLU 函数
ReLU（Rectified Linear Unit）函数是一种常见的非线性激活函数，其输出为输入值的正值或 0。ReLU 函数简单易用，且在训练过程中表现出良好的性能。
def relu(x):
return max(0, x)
ReLU Function
Tanh 函数
Tanh 函数将输入值映射到 -1 到 1 之间的范围。与 Sigmoid 函数类似，Tanh 函数也具有平滑的输出曲线。
def tanh(x):
return math.tanh(x)
Tanh Function
Leaky ReLU 函数
Leaky ReLU 函数是 ReLU 函数的一种改进，当输入值小于 0 时，输出值为输入值乘以一个小的负数。这种改进使得网络在训练过程中更加鲁棒。
def leaky_relu(x):
return max(0.01 * x, x)
Leaky ReLU Function
总结
激活函数在深度学习中扮演着重要角色，合理选择和使用激活函数对于提升模型性能至关重要。本文介绍了几种常见的激活函数及其特点，希望能对您有所帮助。