激活函数：神经网络的关键助力，领略其深远影响

2023-10-14 12:50:06







## 激活函数：神经网络的基石

激活函数是神经网络中的基本元素，赋予神经网络进行非线性变换和学习复杂模式的能力。它们对神经网络的整体性能有着深远的影响，决定着网络的表达能力和泛化能力。

在神经网络中，激活函数的作用是将输入数据映射到输出数据。这个过程被称为激活，它决定了神经元对输入信号的响应方式。不同的激活函数产生不同的输出范围和非线性特性，从而影响神经网络的学习行为。

## 激活函数的作用

激活函数在神经网络中发挥着多重作用，包括：

1. **引入非线性：** 激活函数引入非线性，使神经网络能够学习和建模复杂、非线性的数据模式。线性函数无法捕捉现实世界中常见的非线性关系，而激活函数则弥补了这一缺陷。
2. **梯度传递：** 激活函数对输入求导数，形成反向传播算法的基础。反向传播算法是训练神经网络的关键，它允许网络根据误差信号调整权重。
3. **特征提取：** 不同的激活函数可以提取不同的特征。例如，ReLU 激活函数倾向于提取稀疏特征，而 sigmoid 激活函数倾向于提取连续特征。
4. **防止梯度消失：** 某些激活函数（例如 ReLU）可以缓解梯度消失问题，这在训练深层神经网络时至关重要。梯度消失会阻碍网络学习，而合适的激活函数可以帮助解决这个问题。

## 常见激活函数

PyTorch 提供了多种常见的激活函数，包括：

- ReLU（修正线性单元）
- sigmoid
- tanh
- Leaky ReLU
- ELU（指数线性单元）
- SELU（缩放指数线性单元）

每个激活函数都有其独特的优点和缺点，选择合适的激活函数取决于具体任务和数据集。

## PyTorch 中的激活函数

在 PyTorch 中，可以使用 `nn.Module` 模块轻松使用激活函数。以下是使用 PyTorch 实现一些常见激活函数的示例：

```python
import torch
import torch.nn as nn

class ReLU(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ReLU, self).__init__()

    def forward(self, input):
        return torch.relu(input)

class Sigmoid(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Sigmoid, self).__init__()

    def forward(self, input):
        return torch.sigmoid(input)

class Tanh(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Tanh, self).__init__()

    def forward(self, input):
        return torch.tanh(input)