激活函数是神经网络中用于引入非线性特性的关键组件。它们可以将线性模型转变为非线性模型，从而提高模型的预测能力。
常见激活函数
以下是一些常见的激活函数：
- Sigmoid 函数：将输入值压缩到 0 和 1 之间。
- ReLU 函数：对于负值输出 0，对于正值输出输入值。
- Tanh 函数：将输入值压缩到 -1 和 1 之间。
激活函数的选择
选择合适的激活函数对于构建有效的神经网络至关重要。以下是一些选择激活函数时需要考虑的因素：
- 函数的输出范围：确保激活函数的输出范围适合模型的输出。
- 梯度消失/爆炸问题：某些激活函数（如 Sigmoid 和 Tanh）容易导致梯度消失或爆炸，这可能会影响神经网络的训练。
- 计算复杂度：某些激活函数（如 ReLU）的计算复杂度较低，适合大规模神经网络。
扩展阅读
如果您想了解更多关于激活函数的信息，可以参考以下链接：