常用激活函数：Sigmoid、tanh、ReLU等的作用及优缺点
2020-12-23 03:27:51
1. Sigmoid函数
- 作用：Sigmoid函数可以将一个实数映射到(0,1)的区间，通常用于二分类问题中，将输出解释为概率。
- 优点：
输出范围在0到1之间，适合作为概率输出。
易于理解和实现。
- 缺点：
梯度消失：当输入值非常大或非常小时，Sigmoid函数的导数接近于0，导致梯度消失，影响神经网络的训练效果。
不以零为中心：Sigmoid函数的输出恒大于0，这会导致下一层神经元的输入发生偏置偏移，影响梯度下降的收敛速度。
计算成本高：由于使用了指数函数，计算相对复杂，计算成本较高。
2. Tanh函数
- 作用：Tanh函数将输入映射到(-1,1)的区间，通常用于隐藏层中，以引入非线性元素。
- 优点：
输出是0均值，有助于改善梯度消失问题（相对于Sigmoid函数）。
相比Sigmoid函数，Tanh函数在隐藏层中的表现通常更好。
- 缺点：
梯度消失：尽管Tanh函数在输出范围上有所改进，但在输入值非常大或非常小时，其导数仍然接近于0，存在梯度消失问题。
计算成本：与Sigmoid函数类似，Tanh函数也使用了指数函数，计算成本较高。
3. ReLU函数
- 作用：ReLU（Rectified Linear Unit）函数是当前最流行的激活函数之一，它将所有负值置为0，正值保持不变。
- 优点：
梯度消失问题改善：当输入为正时，ReLU函数的导数为1，有效避免了梯度消失问题。
计算速度快：ReLU函数只涉及简单的比较和乘法操作，计算速度非常快。
生物学合理性：ReLU函数具有单侧抑制和宽兴奋边界的特性，与生物神经元的激活机制相似。
- 缺点：
Dead ReLU问题：当输入为负时，ReLU函数完全失效，导致梯度为0，影响神经网络的训练。
不以零为中心：ReLU函数的输出为0或正数，同样会给下一层神经元引入偏置偏移。
4. Leaky ReLU函数
- 作用：Leaky ReLU函数是对ReLU函数的改进，它允许负输入值有一个小的非零梯度。
- 优点：
缓解Dead ReLU问题：通过给负输入值一个小的梯度（如0.01），Leaky ReLU函数缓解了ReLU函数在负输入值时的失效问题。
扩大ReLU函数的范围：Leaky ReLU函数保留了ReLU函数的所有优点，如计算高效、快速收敛等，并扩大了其应用范围。
- 缺点：
尽管Leaky ReLU函数在理论上优于ReLU函数，但在实际操作中，其性能提升并不总是显著的，需要根据具体问题进行调整。
综上所述，不同的激活函数各有优缺点，选择哪种激活函数取决于具体的应用场景和神经网络的结构。在实际应用中，通常需要根据实验结果和性能表现来选择最合适的激活函数。
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