神经网络激活函数的影响：正确率、均方误差与选择

不同的激活函数会对神经网络的学习能力、收敛速度和泛化能力产生影响，从而影响最终的正确率和总体均方误差。

一般来说，非线性激活函数比线性激活函数更适合用于神经网络中，因为非线性激活函数能够引入非线性特征，增强神经网络的表达能力。常见的非线性激活函数有'sigmoid'、'tanh'、'ReLU'等。

具体来说，'sigmoid'函数在输入较大或较小时，梯度会变得非常小，导致梯度消失问题，从而影响网络的学习能力和收敛速度；'tanh'函数的输出范围在[-1,1]之间，相对于'sigmoid'函数来说，'tanh'函数的输出范围更广，能够更好地表达输入数据的特征，但也存在梯度消失问题；'ReLU'函数在输入为负数时输出为0，能够有效地解决梯度消失问题，但也存在神经元死亡问题。

因此，在实际应用中，需要根据具体的任务和数据集选择合适的激活函数，以达到较好的性能表现。