常见激活函数

Sigmoid函数：能够将输入压缩到[0, 1]的范围内，通常用于二分类任务的输出层。Tanh函数：与Sigmoid类似，但是它能将输入压缩到[-1, 1]的范围内，通常具有比Sigmoid更好的性能。ReLU函数：修正线性单元，是目前最常用的激活函数之一，特别是在隐藏层中。它的优点是能够缓解梯度消失问题，并且计算简单。Leaky ReLU / Parametric ReLU / Exponent

Mooczx

353人浏览 · 2024-12-24 11:54:43

Mooczx · 2024-12-24 11:54:43 发布

Sigmoid函数：能够将输入压缩到[0, 1]的范围内，通常用于二分类任务的输出层。
Tanh函数：与Sigmoid类似，但是它能将输入压缩到[-1, 1]的范围内，通常具有比Sigmoid更好的性能。
ReLU函数：修正线性单元，是目前最常用的激活函数之一，特别是在隐藏层中。它的优点是能够缓解梯度消失问题，并且计算简单。
Leaky ReLU / Parametric ReLU / Exponential LU (ELU)：这些是ReLU的变种，旨在解决ReLU神经元“死亡”的问题，即一旦神经元激活值进入负数区域，将不再对任何输入有响应。
Softmax函数：主要用于多类分类任务的输出层，它将输出转换为概率分布。

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