深度学习中的常见激活函数详解

深度学习中的常见激活函数详解

激活函数是神经网络中不可或缺的一部分，它们将神经元的线性输出转化为非线性输出，从而提高模型的表达能力。以下是几种常见的激活函数及其特点：

1. Sigmoid函数: 将输入值压缩到0到1之间，常用于二分类问题。

2. ReLU函数: 当输入值大于0时，输出等于输入值；当输入值小于等于0时，输出为0。常用于深度学习中。

3. Tanh函数: 将输入值压缩到-1到1之间，常用于循环神经网络。

4. Softmax函数: 将输入值转化为概率分布，常用于多分类问题。

5. LeakyReLU函数: 当输入值小于0时，输出为输入值的一个小比例，常用于深度学习中。

6. ELU函数: 当输入值小于0时，输出为指数级别的下降，常用于深度学习中。

7. Swish函数: 是一种新型的激活函数，结合了Sigmoid函数和ReLU函数的优点，可以提高模型的性能。

不同的激活函数在不同的场景下有不同的优势，选择合适的激活函数对于模型的训练和性能至关重要。