激活函数是深度学习中非常重要的组成部分，它们为神经网络引入了非线性特性，使得模型能够学习复杂的数据模式。以下是一些常用的激活函数：

常用激活函数

  • Sigmoid 函数：将输入值压缩到 [0, 1] 区间，适用于二分类问题。
    • Sigmoid 函数
  • ReLU 函数：非线性激活函数，在深度学习中非常流行，可以加速训练过程。
    • ReLU 函数
  • Tanh 函数：将输入值压缩到 [-1, 1] 区间，常用于多分类问题。
    • Tanh 函数

激活函数的选择

选择合适的激活函数对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：

  • 数据类型：对于二分类问题，可以使用 Sigmoid 或 Logistic 函数；对于多分类问题，可以使用 Tanh 函数。
  • 计算复杂度：ReLU 函数计算简单，训练速度快，适合大规模神经网络。
  • 梯度消失/梯度爆炸：在深层网络中，ReLU 函数可以有效防止梯度消失。

扩展阅读

想了解更多关于深度学习的知识？请访问我们的 深度学习教程 页面。

激活函数是深度学习中的基础概念，理解和掌握它们对于深入学习神经网络至关重要。希望以上内容能够帮助您更好地理解激活函数。