激活函数是深度学习中非常重要的一部分,它为神经网络引入了非线性,使得模型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:输出值介于 0 和 1 之间,适合用于二分类问题。
ReLU 函数:输出值大于等于 0,对于负值直接输出 0,对于正值输出其本身,适合用于图像识别等任务。
Tanh 函数:输出值介于 -1 和 1 之间,适合用于回归问题。
激活函数的选择
选择合适的激活函数对于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:
- 问题类型:对于二分类问题,可以使用 Sigmoid 函数;对于多分类问题,可以使用 Softmax 函数;对于回归问题,可以使用 Tanh 函数。
- 数据分布:如果数据分布较为均匀,可以使用 ReLU 函数;如果数据分布较为集中,可以使用 Sigmoid 函数。
- 计算复杂度:ReLU 函数的计算复杂度较低,适合用于大规模神经网络。
注意:激活函数的选择需要根据具体问题进行,没有一种激活函数是万能的。