这几个常见的激活函数: ReLU、Sigmoid、Tanh ,它们各自的优缺点是什么?

熬夜代码 2025-03-26 17:09:07

这几个常见的激活函数: ReLU、Sigmoid、Tanh ,它们各自的优缺点是什么?

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在神经网络里,激活函数的作用是给网络引入非线性因素,让网络能够学习复杂的函数映射。以下是ReLU、Sigmoid、Tanh这几个常见激活函数的优缺点分析。

ReLU(Rectified Linear Unit)

  • 优点
    • 计算简单:ReLU的表达式为$f(x) = \max(0, x)$,只需进行简单的比较操作,相较于其他复杂的激活函数,计算速度快,能有效减少训练时间。
    • 有效缓解梯度消失:当输入为正数时,其导数恒为1,在反向传播过程中不会出现梯度消失的问题,使得深层网络的训练更加容易。
    • 稀疏性:对于小于0的输入,ReLU输出为0,这会使一部分神经元处于不激活状态,产生稀疏性,有助于减少过拟合,并且在一定程度上模拟了生物神经元的特性。
  • 缺点
    • 神经元死亡问题:如果某个神经元的输入始终为负数,那么它的输出将一直为0,在反向传播时梯度也为0,导致该神经元无法更新参数,永久“死亡”。
    • 不是零中心的:ReLU的输出值始终为非负数,这会导致神经元的输出在更新时只能沿着一个方向进行,可能会影响收敛速度。

Sigmoid

  • 优点
    • 输出范围在(0, 1)之间:这个特性使得Sigmoid函数非常适合用于二分类问题的输出层,其输出可以被解释为概率值。
    • 平滑可导:Sigmoid函数是连续可导的,这使得它在反向传播算法中可以方便地计算梯度。
  • 缺点
    • 梯度消失问题:Sigmoid函数的导数在输入值较大或较小时趋近于0,当网络层数较深时,经过多次求导后,梯度会变得非常小,导致参数更新缓慢,甚至无法更新。
    • 计算复杂度高:Sigmoid函数涉及到指数运算,计算量较大,尤其是在大规模数据的训练中,会增加计算时间和资源消耗。
    • 不是零中心的:Sigmoid函数的输出值始终为正数,这会导致在反向传播过程中,参数更新只能朝着一个方向进行,可能会影响收敛速度。

Tanh(双曲正切函数)

  • 优点
    • 零中心:Tanh函数的输出范围是(-1, 1),相较于Sigmoid函数,它是零中心的,这使得在反向传播过程中,参数更新可以在正负两个方向上进行,有助于加快收敛速度。
    • 平滑可导:和Sigmoid函数一样,Tanh函数也是连续可导的,便于在反向传播算法中计算梯度。
  • 缺点
    • 梯度消失问题:虽然Tanh函数在一定程度上缓解了Sigmoid函数的梯度消失问题,但仍然存在这个问题,尤其是在输入值较大或较小时,导数仍然趋近于0。
    • 计算复杂度高:Tanh函数同样涉及到指数运算,计算量较大,会增加训练时间和资源消耗。

有点长,仅供参考。

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