激活函数是神经网络中决定模型非线性能力的核心组件，通过引入非线性变换使网络能够学习复杂模式。以下是 Keras 中常见的激活函数及其应用场景：

常用激活函数一览 📊

  • ReLU (Rectified Linear Unit)
    📈 适用于隐藏层，计算简单且能缓解 vanishing gradient 问题

    ReLU_activation

  • Sigmoid
    📈 用于二分类输出层，将输入映射到 (0,1) 区间

    Sigmoid_activation

  • Tanh
    📈 与 Sigmoid 类似，但输出范围为 (-1,1)，常用于隐藏层

    Tanh_activation

  • Softmax
    📈 用于多分类输出层，将输出转换为概率分布

    Softmax_activation

激活函数选择建议 🎯

场景 推荐函数 优势
隐藏层 ReLU 🚀 计算高效，稀疏激活
输出层（二分类） Sigmoid 📈 输出可解释为概率
输出层（多分类） Softmax 🎯 概率和为 1，适合分类任务
需要平滑输出 Swish 📈 优于 ReLU 的平滑性

📌 深入了解不同激活函数的数学原理与实现差异，可参考 Keras 层文档 中的详细说明。