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神经网络中的激活函数举例,它们各自的特点,以及哪个激活函数效果更好,为什么

  • sigmoid: \(\sigma(x)=1/(1+e^{-x})\);
    • 优:将数值压缩到 0 1,导数为 \(\sigma(x)(1-\sigma(x))\) 好算。
    • 劣:输出均值非0(0.5),梯度消失(Gradient vanishing)每次传过来的梯度都会乘上小于1的值,靠近输出的层 参数更新幅度大,而靠近输入的层 参数更新幅度小。
  • ReLU: max(0, x) REctified Linear Unit
    • 优:不饱和(梯度不会过小),计算量小
    • 劣:输出均值非0,Dead ReLU:某层输入< 0,相应的输出值为0,那么此时该层就会"死亡",参数不会更新,而且不可逆转,神经元永远失效。
    • Leaky ReLU: >0, 1 | <0, 0.1。解决 Dead ReLU。
  • Tanh:
    • 优:输出均值为0,原点附近与 y = x 函数相近;
    • 劣:梯度消失(Gradient vanishing,但比 sigmoid 好),计算量大。

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sigmoid&#xff1a; \(\sigma(x)1/(1e^{-x})\)&#xff1b; 优&#xff1a;将数值压缩到 0 1&#xff0c;导数为 \(\sigma(x)(1-\sigma(x))\) 好算。劣&#xff1a;输出均值非0&#xff08;0.5&#xff09;&#xff0c;梯度消失&#xff08;Gradient vanishing&#xff09;每次…...

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