激活函数（Activation Function）是深度学习中非常重要的组成部分，它们能够引入非线性因素，使得神经网络能够学习更复杂的特征。以下是一些常见的激活函数：

常见激活函数

  • Sigmoid 函数

    • 形状类似于“S”，输出范围在 0 到 1 之间。

  • ReLU 函数

    • 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。

  • Tanh 函数

    • 形状类似于 Sigmoid 函数，输出范围在 -1 到 1 之间。

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考虑因素：

  • 激活函数的导数

    • 激活函数的导数应该易于计算，以便于梯度下降算法的优化。

  • 激活函数的非线性

    • 激活函数应该具有足够的非线性，以便于神经网络能够学习复杂的特征。

  • 激活函数的输出范围

    • 激活函数的输出范围应该与下一层的输入范围相匹配。

更多关于激活函数的深入讨论，可以参考深度学习激活函数详解。