【深度学习】详解激活函数 activation function

发布网友发布时间：2024-09-27 04:33

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热心网友时间：2024-11-08 18:52

在神经网络的核心组成部分中，激活函数起着关键作用。它们是决定网络行为的数学公式，通过非线性转换，帮助模型学习复杂的数据模式。隐藏层和输出层的激活函数选择各有其特定要求，取决于模型的性质和目标任务。

隐藏层通常使用可微、非线性的激活函数，如ReLU、Sigmoid或Tanh，以引入非线性，克服线性连接在描述现实世界问题时的局限。ReLU因其抵抗梯度消失问题而受欢迎，但可能面临梯度爆炸和神经元失活问题。通过权重初始化和数据归一化，可以缓解这些问题。

输出层的激活函数选择根据任务不同。二分类问题常采用Sigmoid，输出一个0-1的概率分布。多分类任务则使用Softmax，它将输出转换为概率分布，便于概率解释。选择激活函数时，需综合考虑模型的深度、梯度稳定性以及预测类型。

总的来说，激活函数的选择是深度学习模型设计中的重要决策，需要根据具体任务和网络结构进行细致考虑。参考资源如[1][2][3]提供了更详细的指导。