深度学习激活函数：Tanh VS Sigmoid，哪个更优？

使用Tanh的原因是它可以将输入映射到[-1, 1]的范围内，因此对于对称数据集的分类任务，Tanh的效果可能比Sigmoid更好。而Sigmoid函数将输入映射到(0, 1)的范围内，其缺点是在输入接近0或1时，梯度会非常小，这会导致梯度消失的问题，影响模型的学习效果。因此，在深度学习中，通常会使用其他的激活函数，例如ReLU或LeakyReLU，它们可以更好地解决梯度消失的问题。