激活函数是神经网络中至关重要的组成部分，它为神经网络引入非线性特性，使得神经网络能够学习复杂的数据模式。

常见的激活函数

以下是几种常见的激活函数：

  • Sigmoid 函数：将输入压缩到 0 和 1 之间。
  • ReLU 函数：当输入大于 0 时，输出等于输入；否则输出为 0。
  • Tanh 函数：将输入压缩到 -1 和 1 之间。

选择合适的激活函数

选择合适的激活函数对于神经网络的性能至关重要。以下是一些选择激活函数时需要考虑的因素：

  • 非线性特性：激活函数应该能够引入非线性特性，使得神经网络能够学习复杂的数据模式。
  • 梯度消失/梯度爆炸：某些激活函数容易导致梯度消失或梯度爆炸，这会影响神经网络的训练过程。
  • 计算复杂度：某些激活函数的计算复杂度较高，可能会影响神经网络的训练速度。

更多信息

如果您想了解更多关于激活函数的信息，可以参考本站的 神经网络基础教程。