深度学习中常见的激活函数

1. Sigmoid函数

  • 范围:输出值在0到1之间。
  • 导数
  • 优点:简单直观,适用于二分类问题的输出层。
  • 缺点:在输入值较大或较小时,梯度会变得非常小(梯度消失),这会导致深层网络训练困难。同时,Sigmoid函数的输出不是以0为中心的,这可能会导致梯度下降过程中的不稳定。

应用场景:常用于二分类问题的输出层,早期的全连接层中也会使用。

2. Tanh(双曲正切函数)

  • 范围:输出值在-1到1之间。
  • 导数
  • 优点:相比Sigmoid,tanh函数的输出以0为中心,这有助于梯度的传播。对于输入值较小或较大的情况,梯度的消失问题相对较轻。
  • 缺点:当输入值非常大或非常小时,tanh函数的梯度仍然会接近于零(梯度消失)。

应用场景:适用于中间层的激活函数,尤其是在需要负值和正值的情况中。

3. ReLU()激活函数

  • 范围:输出值在0到正无穷之间。
  • 导数
  • 优点:计算简单,梯度计算效率高,减少了梯度消失的问题,有助于加速网络的收敛。
  • 缺点:可能导致"死亡神经元"问题,即大量神经元输出恒为0,无法进行有效的训练。

应用场景:广泛应用于隐藏层的激活函数,是现代深度学习模型中的默认选择。

相关推荐
Chef_Chen21 分钟前
从0开始学习计算机视觉--Day09--卷积与池化
深度学习·学习·计算机视觉
charley.layabox5 小时前
8月1日ChinaJoy酒会 | 游戏出海高端私享局 | 平台 × 发行 × 投资 × 研发精英畅饮畅聊
人工智能·游戏
DFRobot智位机器人5 小时前
AIOT开发选型:行空板 K10 与 M10 适用场景与选型深度解析
人工智能
想成为风筝7 小时前
从零开始学习深度学习—水果分类之PyQt5App
人工智能·深度学习·计算机视觉·pyqt
F_D_Z7 小时前
MMaDA:多模态大型扩散语言模型
人工智能·语言模型·自然语言处理
大知闲闲哟8 小时前
深度学习G2周:人脸图像生成(DCGAN)
人工智能·深度学习
飞哥数智坊8 小时前
Coze实战第15讲:钱都去哪儿了?Coze+飞书搭建自动记账系统
人工智能·coze
wenzhangli78 小时前
低代码引擎核心技术:OneCode常用动作事件速查手册及注解驱动开发详解
人工智能·低代码·云原生
潘达斯奈基~9 小时前
大模型的Temperature、Top-P、Top-K、Greedy Search、Beem Search
人工智能·aigc
倔强青铜三9 小时前
苦练Python第18天:Python异常处理锦囊
人工智能·python·面试