深度学习中的激活函数

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，使得模型能够学习更复杂的函数映射。以下是一些常见的激活函数及其应用。

常见激活函数

1. Sigmoid 函数

   • 形状：S 型曲线
   • 特点：输出值介于 0 和 1 之间，适合用于二分类问题。
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     Sigmoid Function

2. ReLU 函数

   • 形状：线性函数，当输入为负时输出为 0，当输入为正时输出为输入值
   • 特点：计算速度快，参数较少，能够缓解梯度消失问题。
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     ReLU Function

3. Tanh 函数

   • 形状：类似于 Sigmoid 函数，但输出值介于 -1 和 1 之间
   • 特点：输出范围更广，可以更好地拟合数据。
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     Tanh Function

4. Leaky ReLU 函数

   • 形状：类似于 ReLU 函数，但在负值输入时有一个小的斜率
   • 特点：能够缓解 ReLU 函数中的梯度消失问题，提高模型性能。
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     Leaky ReLU Function

5. Softmax 函数

   • 形状：将输入值转换为概率分布
   • 特点：常用于多分类问题，可以将输入值转换为概率。
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     Softmax Function

扩展阅读

如果您想了解更多关于深度学习的知识，可以访问我们网站的 深度学习教程 页面。

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