cms建站系统开源,产品列表型网站模板,网站APP推广,云南省建设监理协会网站神经网络中的激活函数#xff08;Activation Function#xff09;是其运作的核心组件之一#xff0c;它们决定了神经元如何根据输入信号进行“激活”#xff0c;进而影响整个模型的表现。理解激活函数的工作原理对于设计和优化神经网络至关重要。本篇博客将深入浅出地介绍各…神经网络中的激活函数Activation Function是其运作的核心组件之一它们决定了神经元如何根据输入信号进行“激活”进而影响整个模型的表现。理解激活函数的工作原理对于设计和优化神经网络至关重要。本篇博客将深入浅出地介绍各种常见激活函数帮助大家掌握这一基础概念。 目录 什么是激活函数
激活函数的作用
常见的激活函数
1. Sigmoid 函数S型函数
编辑2. Tanh 函数双曲正切函数
编辑
3. ReLURectified Linear Unit函数
4. Leaky ReLU 函数
5. Softmax 函数
总结 什么是激活函数
在神经网络中每个神经元都会接收来自前一层神经元的输入信号这些输入信号经过加权和求和后需要通过激活函数进行处理。激活函数的作用是决定神经元是否应该被激活从而影响输出值。简单来说激活函数决定了一个神经元对其输入信号的反应程度。
激活函数的作用
非线性化神经网络中的激活函数通常是非线性的这使得网络能够学习和表示复杂的关系。没有非线性的激活函数无论网络有多少层其等价于一个简单的线性模型。引入阈值激活函数决定了神经元的输出值是否激活类似于生物神经元的工作方式。限制输出范围激活函数可以对输出进行一定的限制使得模型更加稳定。 常见的激活函数
接下来我们将介绍几种常见的激活函数并分析它们的优缺点。
1. Sigmoid 函数S型函数
Sigmoid 函数是最经典的激活函数之一其数学表达式为 特点
输出范围0 到 1适用于二分类问题输出可以被看作概率。平滑和连续Sigmoid 函数是平滑的且具有单调性。
缺点
梯度消失当输入值过大或过小时梯度几乎为 0导致训练时梯度消失难以进行有效学习。输出不对称Sigmoid 的输出范围是 [0, 1]导致其在正负输入时表现不对称可能影响模型表现。
图片示例如下
2. Tanh 函数双曲正切函数
Tanh 函数是 Sigmoid 函数的改进版其数学表达式为 特点
输出范围-1 到 1具有更强的对称性。平滑和连续Tanh 函数与 Sigmoid 函数类似具有平滑的曲线。
优点
对称性Tanh 函数的输出范围是对称的负数输出可以更好地表示负向激活。
缺点
梯度消失和 Sigmoid 类似当输入值过大或过小时梯度接近于零训练时容易出现梯度消失问题。 3. ReLURectified Linear Unit函数
ReLU 是目前最常用的激活函数之一其数学表达式为 特点
输出范围当输入大于 0 时输出等于输入否则输出为 0。计算简单ReLU 函数计算非常简单仅需要比较输入值和 0极大提高了训练效率。
优点
避免梯度消失由于其线性特性当输入为正时ReLU 的梯度为常数避免了梯度消失问题。收敛速度快ReLU 可以加速神经网络的收敛速度是深度学习中最常用的激活函数。
缺点
死亡神经元问题如果输入总是负数神经元将“死亡”导致其输出始终为 0无法参与学习。 4. Leaky ReLU 函数
Leaky ReLU 是对标准 ReLU 的改进版本。其数学表达式为 其中 是一个小的常数通常为 0.01。
特点
输出范围负输入不会被完全抑制而是乘以一个小的系数 α\alphaα。避免神经元死亡即使输入值为负Leaky ReLU 也能提供一个很小的梯度避免神经元“死亡”。
优点
避免死亡神经元问题通过给负数输入提供一个小的斜率Leaky ReLU 避免了 ReLU 中的死亡神经元问题。收敛速度快类似于 ReLULeaky ReLU 也能加速训练过程。 5. Softmax 函数
Softmax 函数常用于多分类问题其数学表达式为 特点
输出范围Softmax 函数将输出转换为概率分布每个输出值的范围是 (0, 1)且所有输出值之和为 1。多分类应用常用于多分类任务的最后一层将原始输出值转换为类别概率。
优点
概率输出Softmax 输出的每个值可以解释为某个类别的概率非常适合多分类问题。 总结
激活函数是神经网络中不可或缺的组成部分它们让网络能够学习复杂的非线性关系。不同的激活函数具有不同的特点适用于不同的任务和数据集。在实际应用中ReLU 和其变种如 Leaky ReLU因其简单高效而成为深度学习中最常用的激活函数。而在多分类问题中Softmax 函数是经典的选择。
在选择激活函数时需要根据问题的特性以及网络结构来进行选择。希望通过本篇博客大家能对激活函数有更清晰的认识并在实际应用中作出更合适的选择。
