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神经网络基础——激活函数的选择、参数初始化

news 2025/9/3 20:45:11

一、神经网络

1、神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN）也简称为神经网络（NN）是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。

2、基本部分

输入层：输入 x

输出层：输出 y

隐藏层：输入与输出之间所有层

3、特点

同一层的神经元之间没有连接

第 N 层的每个神经元和第 N-1层的所有神经元相连（full connected)，即全连接神经网络

第 N-1层神经元的输出就是第 N 层神经元的输入

每个连接都有一个权重值（w系数和b系数）

二、激活函数

用于对每层的输出数据进行变换，进而为整个网络注入了非线性因素。此时, 神经网络就可以拟合各种曲线

1、sigmoid 激活函数

公式：

求导公式：

绘制函数图像：

import torch
import matplotlib.pyplot as plt# 函数图像
x = torch.linspace(-20,20,1000)
# 输入值x 通过 sigmoid函数 转换成 激活值y
y = torch.sigmoid(x)# 创建画布、坐标轴
plt.plot(x,y)
plt.grid()
plt.show()# 导数图像
x = torch.linspace(-20,20,1000,requires_grad=True)
# 自动微分
torch.sigmoid(x).sum().backward()plt.plot(x.detach(),x.grad)
plt.grid()
plt.show()

sigmoid 函数可以将任意的输入映射到 (0, 1) 之间，当输入的值大致在 <-6 或者 >6 时，意味着输入任何值得到的激活值都是差不多的，这样会丢失部分信息。比如：输入 100 和输出 10000 经过 sigmoid 的激活值几乎都是等于 1 的，但是输入的数据之间相差 100 倍的信息就丢失了。

对于 sigmoid 函数而言，输入值在 [-6, 6] 之间输出值才会有明显差异，输入值在 [-3, 3] 之间才会有比较好的效果。

通过上述导数图像，我们发现导数数值范围是 (0, 0.25) ，当输入 <-6 或者 >6 时， sigmoid 激活函数图像的导数接近为 0 ，此时网络参数将更新极其缓慢，或者无法更新。

一般来说， sigmoid 网络在 5 层之内就会产生梯度消失现象。而且，该激活函数并不是以 0 为中心的，所以在实践中这种激活函数使用的很少。sigmoid 函数一般只用于 二分类 的 输出层。

2、tanh 激活函数

公式：

求导公式：

函数图像：

Tanh 函数将输入映射到 (-1, 1) 之间，图像以 0 为中心，在 0 点对称，当输入大概<-3 或者

>3 时将被映射为 -1 或者 1。其导数值范围 (0, 1) ，当输入的值大概 <-3 或者 > 3 时，其导数

近似 0。

与 Sigmoid 相比，它是以 0 为中心的，且梯度相对于sigmoid大，使得其收敛速度要比

Sigmoid 快，减少迭代次数。然而，从图中可以看出，Tanh 两侧的导数也为 0，同样会造成

梯度消失。

若使用时可在隐藏层使用 tanh函数，在输出层使用sigmoid函数。

3、ReLU 激活函数

公式： f (x) = max (0，x)

求导公式： f '(x) = 0 或 1

函数图像：

ReLU 激活函数将小于 0 的值映射为 0，而大于 0 的值则保持不变，它更加重视正信号，而忽略负信号，这种激活函数运算更为简单，能够提高模型的训练效率

当x<0时，ReLU导数为0，而当x>0时，则不存在饱和问题。所以，ReLU 能够在x>0时保持梯度不衰减，从而缓解梯度消失问题。然而，随着训练的推进，部分输入会落入小于0区域，导致对应权重无法更新。这种现象被称为“神经元死亡”

ReLU是目前最常用的激活函数。与sigmoid相比，ReLU的优势是：采用sigmoid函数，计算量大（指数运算），反向传播求误差梯度时，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。 sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况，从而无法完成深层网络的训练。 Relu会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生。

4、SoftMax 激活函数

softmax用于多分类过程中，它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来，公式如下：

Softmax 就是将网络输出的 logits 通过 softmax 函数，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们将它理解成概率，选取概率最大（也就是值对应最大的）节点，作为我们的预测目标类别。

scores = torch.tensor([0.2, 0.02, 0.15, 0.15, 1.3, 0.5, 0.06, 1.1, 0.05, 3.75])
probabilities = torch.softmax(scores,dim=0)
print(probabilities)

输出结果：

5、其他激活函数

6、选择方法

对于 隐藏层

1. 优先选择 ReLU激活函数

2. 如果ReLu效果不好，那么尝试其他激活，如Leaky ReLu等。

3. 如果使用了ReLU，需要注意Dead ReLU问题，避免出现大的梯度从而导致过多的神经元死亡。

4. 少用sigmoid激活函数，可以尝试使用tanh激活函数

对于 输出层

1. 二分类问题选择 sigmoid激活函数

2. 多分类问题选择 softmax激活函数

3. 回归问题选择 identity 激活函数

三、参数初始化

1、均匀分布初始化

权重参数初始化从区间均匀随机取值，即在（ $\frac{-1}{\sqrt{d}}$ ， $\frac{1}{\sqrt{d}}$ ）均匀分布中生成当前神经元的权重（d为每个神经元的输入数量）

import torch
import torch.nn.functional as F
import torch.nn as nn
# 均匀分布 随机初始化
def test01():linear = nn.Linear(5, 3)# 从 0 ~ 1 均匀分布产生参数nn.init.uniform_(linear.weight)print(linear.weight.data)

2、正态分布初始化

随机初始化从均值为0，标准差为1的高斯分布中取样，使用一些很小的值对参数W进行初始化

# 正态分布随机初始化
def test05():linear = nn.Linear(5, 3)nn.init.normal_(linear.weight, mean=0, std=1)print(linear.weight.data)

3、全0 初始化

将神经网络中的所有权重参数初始化为 0

# 全0初始化
def test03():linear = nn.Linear(5, 3)nn.init.zeros_(linear.weight)print(linear.weight.data)

4、全1 初始化

将神经网络中的所有权重参数初始化为 1

# 全1初始化
def test04():linear = nn.Linear(5, 3)nn.init.ones_(linear.weight)print(linear.weight.data)

5、固定值初始化

将神经网络中的所有权重参数初始化为某个固定值

# 固定初始化
def test02():linear = nn.Linear(5, 3)nn.init.constant_(linear.weight, 5)print(linear.weight.data)

6、kaiming 初始化

正态化的HE初始化：均值为0，stddev（方差）= $\sqrt{\frac{2}{input}}$

均匀分布的HE初始化：从 [ -limit，limit ] 的均匀分布中抽取样本，limit = $\sqrt{\frac{6}{input}}$

input：输入神经元的个数

# kaiming 初始化
def test06():# kaiming 正态分布初始化linear = nn.Linear(5, 3)nn.init.kaiming_normal_(linear.weight)print(linear.weight.data)# kaiming 均匀分布初始化linear = nn.Linear(5, 3)nn.init.kaiming_uniform_(linear.weight)print(linear.weight.data)

7、xavier 初始化

正态化的Xavier初始化：均值为0，stddev（方差）= $\sqrt{\frac{2}{input+output}}$

均匀分布的Xavier初始化：从 [ -limit，limit ] 的均匀分布中抽取样本，limit = $\sqrt{\frac{6}{input+output}}$

input：输入神经元的个数，output：输出神经元的个数

# xavier 初始化
def test07():# xavier 正态分布初始化linear = nn.Linear(5, 3)nn.init.xavier_normal_(linear.weight)print(linear.weight.data)# xavier 均匀分布初始化linear = nn.Linear(5, 3)nn.init.xavier_uniform_(linear.weight)print(linear.weight.data)

一般我们在使用 PyTorch 构建网络模型时，每个网络层的参数都有默认的初始化方法，优先选择

kaming的初始化、xavier初始化方式。

四、网络搭建和参数计算

在pytorch中定义深度神经网络其实就是层堆叠的过程，继承自nn.Module，实现两个方法：

1. __init__方法中定义网络中的层结构，主要是全连接层，并进行初始化

2. forward方法，在实例化模型的时候，底层会自动调用该函数。该函数中可以定义学习率，

及数据传输方式。

构建如下图所示的神经网络模型：

编码设计如下：

1. 第1个隐藏层：权重采用标准化的 xavier初始化，激活函数使用 sigmoid

2. 第2个隐藏层：权重采用标准化的 HE初始化，激活函数用 relu

3. out 输出层：采用 softmax 做数据归一化

import torch
import torch.nn as nn
from torchsummary import summary    # 计算模型参数,查看模型结构# 构建神经网络
class model(nn.Module):# 初始化属性值def __init__(self):# 调用父类的初始化属性值super(model,self).__init__()# 创建第一个隐藏层模型, 3个输入特征,3个输出特征self.layer1 = nn.Linear(3,3)# 初始化权重nn.init.xavier_normal_(self.layer1.weight)# 创建第二个隐藏层模型self.layer2 = nn.Linear(3,2)# 初始化权重nn.init.kaiming_normal_(self.layer2.weight)# 创建输出层模型self.out = nn.Linear(2,2)# 创建前向传播方法,自动执行forward()方法def forward(self,x):# 数据经过第一个线性层h1 = self.layer1(x)# 使用sigmoid激活函数h1 = torch.sigmoid(h1)# 数据经过第二个线性层h2 = self.layer2(h1)# 使用relu激活函数h2 = torch.relu(h2)# 数据经过输出层out = self.out(h2)# 使用softmax激活函数out = torch.softmax(out,dim=-1)return outif __name__ == '__main__':# 实例化model对象my_model = model()# 随机产生数据my_data = torch.randn(5,3)print('mydata shape',my_data.shape)# 数据经过 神经网络模型训练output = my_model(my_data)print('output shape',output.shape)# 计算模型参数# 计算每层每个神经元的w和b个数总和summary(my_model,input_size=(3,),batch_size=5)# 查看模型参数for name,parameter in my_model.named_parameters():print(name,parameter)