激活函数是深度学习模型中不可或缺的一部分，它们为神经网络引入了非线性特性，使得模型能够学习到更复杂的特征。以下是一些常见的激活函数及其应用。

常见激活函数

Sigmoid 函数

Sigmoid 函数将输入压缩到 0 和 1 之间，常用于二分类问题。

![Sigmoid Function](https://cloud-image.ullrai.com/q/Sigmoid_Function/)

ReLU 函数

ReLU 函数是 Rectified Linear Unit 的缩写，它将所有负值替换为 0，常用于深层神经网络。

![ReLU Function](https://cloud-image.ullrai.com/q/ReLU_Function/)

Tanh 函数

Tanh 函数将输入压缩到 -1 和 1 之间，与 Sigmoid 函数类似，但输出范围更广。

![Tanh Function](https://cloud-image.ullrai.com/q/Tanh_Function/)

Leaky ReLU 函数

Leaky ReLU 函数是 ReLU 函数的一个改进版本，它在负值处引入了一个小的斜率，以避免梯度消失问题。

![Leaky ReLU Function](https://cloud-image.ullrai.com/q/Leaky_ReLU_Function/)

应用场景

不同的激活函数适用于不同的场景，以下是一些常见的应用场景：

  • Sigmoid 函数：适用于二分类问题，如逻辑回归。
  • ReLU 函数：适用于深层神经网络，提高模型的性能。
  • Tanh 函数：适用于需要输出范围在 -1 到 1 之间的场景，如语音识别。
  • Leaky ReLU 函数：适用于解决梯度消失问题，提高模型的稳定性。

扩展阅读

想了解更多关于激活函数的知识？请访问我们的深度学习教程。

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