relu激活函数的优点(relu激活函数的缺点)

CodeWhisperer怎么用

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激活函数的选择

tanh(x) 型函数是在Sigmoid型函数基础上为解决均值问题提出的激活函数：tang(x) = 2S(2x)-1。

Sigmoid的函数特性导致反向传播算法收敛速度慢的问题，那么如何改进呢？换掉Sigmoid？这当然是一种选择。另一种常见的选择是用交叉熵损失函数来代替均方差损失函数。每个样本的交叉熵损失函数的形式：其中，？为向量内积。

有哪些激活函数可以选择呢？Relu，Rectified linear unit，x 大于 0 时，函数值为 x，导数恒为 1，这样在深层网络中使用 relu 激活函数就不会导致梯度消失和爆炸的问题，并且计算速度快。

常见的激活函数：sigmoid，tanh，relu。sigmoid sigmoid是平滑（smoothened）的阶梯函数（step function），可导（differentiable）。sigmoid可以将任何值转换为0~1概率，用于二分类。细节可以 参考 。

常用激活函数比较

常见的激活函数：sigmoid，tanh，relu。sigmoid sigmoid是平滑（smoothened）的阶梯函数（step function），可导（differentiable）。sigmoid可以将任何值转换为0~1概率，用于二分类。细节可以 参考 。

常见激活函数及其导数：【注】Sigmoid 型函数是指一类 S 型曲线函数，为两端饱和函数。常用的 Sigmoid 型函数有Logistic函数和Tanh函数。

常用的激活函数 Sigmoid Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，它能够把输入的连续实值变换为0和1之间的输出，如果输入是特别小的负数，则输出为0，如果输入是特别大的正数，则输出为1。