PyTorch系列：深入了解激活函数（上）

激活函数是神经网络的重要组成部分，为其引入了非线性，使网络能够学习复杂的关系。然而，不同激活函数之间的差异以及如何为特定任务选择最佳激活函数却鲜为人知。

在本文中，我们将探讨PyTorch中常用的激活函数，深入了解它们的特性、优缺点，并提供指导，帮助您根据任务需求选择最合适的激活函数。

理解激活函数

激活函数应用于神经网络中间层的输出，引入非线性，使网络能够模拟真实世界的复杂性。它们负责将加权输入转换为输出信号，决定神经元如何对上游神经元的输出做出反应。

常见的激活函数

1. ReLU (Rectified Linear Unit)

ReLU(x) = max(0, x)

ReLU是常用的激活函数，计算简单，具有计算效率的优点。它将负输入截断为0，保留正输入。ReLU适用于各种任务，但可能导致梯度消失问题。

2. Sigmoid

Sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))

Sigmoid函数将输入映射到0和1之间的值，常用于二分类任务。然而，它在饱和区容易出现梯度消失问题。

3. Tanh (双曲正切)

Tanh(x) = (exp(x) - exp(-x)) / (exp(x) + exp(-x))

Tanh函数类似于Sigmoid函数，但将其输出限制在-1和1之间。它也常用于二分类任务，但与Sigmoid相比，饱和区梯度消失问题不那么严重。

4. Leaky ReLU

Leaky ReLU(x) = max(0.01x, x)

Leaky ReLU是ReLU的变体，在负输入时引入了小的斜率。它有助于解决ReLU的梯度消失问题，在计算机视觉等任务中表现良好。

5. Maxout

Maxout(x) = max(x_1, x_2, ..., x_n)

Maxout函数输出一组输入的最大值。它增加了模型的容量，但计算成本更高。Maxout在自然语言处理任务中表现良好。

6. ELU (Exponential Linear Unit)

ELU(x) = x if x >= 0, alpha * (exp(x) - 1) if x < 0

ELU函数引入了平滑的非线性，在负输入时具有指数特性。它有助于缓解梯度消失问题，在各种任务中表现良好。

7. SELU (Scaled Exponential Linear Unit)

SELU(x) = lambda * x if x >= 0, lambda * alpha * (exp(x) - 1) if x < 0

SELU函数是ELU的扩展，引入了缩放系数lambda，使函数输出的均值和方差接近0和1。它在深度学习模型中表现出色。

8. Swish

Swish(x) = x * Sigmoid(x)

Swish函数将Sigmoid函数与输入相乘。它具有平滑的非线性，在计算机视觉和自然语言处理任务中表现良好。

9. Mish

Mish(x) = x * Tanh(Softplus(x))

Mish函数将Tanh函数与Softplus函数相乘。它具有更强的非线性，在生成对抗网络（GAN）中表现出色。

10. Hard Tanh

Hard Tanh(x) = min(max(x, -1), 1)

Hard Tanh函数将输入截断在-1和1之间。它是一种简单的非线性函数，在二值化神经网络中使用。

选择激活函数

选择最佳激活函数取决于具体任务的需求。以下是一些指导原则：

• 二分类任务： Sigmoid或Tanh函数
• 多分类任务： ReLU或Leaky ReLU函数
• 回归任务： 线性函数或ReLU函数
• 图像处理： ReLU或ELU函数
• 自然语言处理： Maxout或Swish函数
• 深度学习： SELU或Mish函数

总结

激活函数是神经网络的关键组件，它们引入了非线性，扩大了网络的表达能力。深入了解不同激活函数的特性和应用，可以帮助您为特定任务做出最佳选择，提升神经网络的性能。在PyTorch中，提供了丰富的激活函数库，为您的神经网络模型提供灵活性和定制性。