激活函数详解

激活函数（Activation Function）是神经网络中不可或缺的部分，它能够引入非线性因素，使得神经网络能够学习并模拟复杂的非线性关系。

常见激活函数

1. Sigmoid 函数

   • 形状类似于 S 形曲线，输出值介于 0 和 1 之间。
   • 适用于二分类问题。

2. ReLU 函数

   • 当输入为负数时，输出为 0；当输入为正数时，输出为输入值。
   • 计算速度快，但容易导致梯度消失。

3. Tanh 函数

   • 形状类似于 Sigmoid 函数，输出值介于 -1 和 1 之间。
   • 可以提高模型的非线性。

4. Leaky ReLU 函数

   • 改进了 ReLU 函数的梯度消失问题。
   • 当输入为负数时，输出为输入值乘以一个很小的常数。

激活函数的选择

选择合适的激活函数对于神经网络性能至关重要。以下是一些选择激活函数的指导原则：

• 对于输入层和隐藏层：通常使用 ReLU 或 Leaky ReLU 函数。
• 对于输出层：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。

扩展阅读

更多关于激活函数的细节，您可以参考以下链接：

• 神经网络中的激活函数

激活函数示意图