Python深度学习基础（一）——激活函数的介绍与对比

导言

在深度学习中，激活函数是神经网络的基本组成部分，它们对输入信号进行非线性变换，并引入模型中必要的非线性。激活函数决定了神经网络如何学习和处理信息，对于模型的性能至关重要。

常见的激活函数

深度学习中使用最广泛的激活函数包括：

• ReLU (Rectified Linear Unit) ：ReLU 是一个简单的激活函数，它将负输入设为 0，而正输入保持不变。ReLU 以其快速计算和稀疏激活而闻名，使其成为大规模神经网络的理想选择。

• sigmoid ：sigmoid 函数将输入映射到 0 到 1 之间的范围。它通常用于二分类问题，因为它的输出可以解释为概率值。然而，sigmoid 函数容易饱和，这可能会阻碍学习。

• tanh (双曲正切) ：tanh 函数与 sigmoid 函数类似，但它的输出范围为 -1 到 1。与 sigmoid 函数相比，tanh 函数的梯度更稳定，这使其更适合用于循环神经网络。

• leaky ReLU ：leaky ReLU 是 ReLU 函数的变体，它对负输入应用一个小斜率。这有助于解决 ReLU 的“死区”问题，并改善模型的鲁棒性。

• ELU (Exponential Linear Unit) ：ELU 函数与 leaky ReLU 相似，但它对负输入应用了一个指数函数。ELU 函数具有平滑的梯度，这使其适合用于深度神经网络。

• Swish ：Swish 函数是一个相对较新的激活函数，它结合了 ReLU 和 sigmoid 函数的优点。Swish 函数具有平滑的梯度和稀疏的激活，使其成为各种任务的强大选择。

激活函数的比较

不同激活函数的性能取决于所执行的任务。下表总结了它们的优缺点：

激活函数	优点	缺点
ReLU	快速计算，稀疏激活	“死区”问题，易于过拟合
sigmoid	平滑的梯度，概率解释	容易饱和，梯度消失
tanh	平滑的梯度，稳定的输出	范围有限，计算成本较高
leaky ReLU	解决“死区”问题，鲁棒性强	计算成本高于 ReLU
ELU	平滑的梯度，稳定的输出	计算成本高于 ReLU
Swish	平滑的梯度，稀疏的激活，概率解释	计算成本较高

结论

激活函数是深度学习中不可或缺的组成部分，它们为神经网络引入非线性。选择正确的激活函数对于优化模型的性能至关重要。本文介绍了最常用的激活函数，并对其优缺点进行了对比。在后续文章中，我们将探讨更高级的深度学习概念，例如卷积神经网络和生成对抗网络。