CNN中常用的激活函數(shù)ReLU、Sigmoid和Tanh
CNN中常用的激活函數(shù)有ReLU、Sigmoid和Tanh等，其中ReLU是最常用的激活函數(shù)。下面對(duì)這幾種激活函數(shù)進(jìn)行具體的介紹和深入理解。
ReLU(Rectified Linear Unit) ReLU是非常常用的激活函數(shù)，它的定義為f(x) = max(0, x)。ReLU函數(shù)非常簡單，它只會(huì)把輸入的負(fù)數(shù)變成0，而正數(shù)不變，這樣做可以增加網(wǎng)絡(luò)的非線性，提高網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。在實(shí)際使用中，ReLU函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡單，收斂速度快，可以減少梯度消失的問題。但是，它也有缺點(diǎn)，當(dāng)輸入為負(fù)數(shù)時(shí)，梯度為0，稱為“dead ReLU”，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)部分神經(jīng)元失活，影響模型的性能。為了解決這個(gè)問題，一些改進(jìn)的ReLU函數(shù)被提出，如Leaky ReLU、Parametric ReLU等。
Sigmoid函數(shù) Sigmoid函數(shù)的定義為f(x) = 1 / (1 + exp(-x))，它的輸出值范圍在[0,1]之間，可以把輸出解釋為概率值。Sigmoid函數(shù)在早期的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中比較常用，但是它也有缺點(diǎn)。當(dāng)輸入的值很大或很小的時(shí)候，Sigmoid函數(shù)的梯度會(huì)變得非常小，這樣就會(huì)導(dǎo)致梯度消失的問題，影響模型的性能。
Tanh函數(shù) Tanh函數(shù)的定義為f(x) = (exp(x) - exp(-x)) / (exp(x) + exp(-x))，它的輸出值范圍在[-1,1]之間，與Sigmoid函數(shù)類似，也可以把輸出解釋為概率值。Tanh函數(shù)相比于Sigmoid函數(shù)有更強(qiáng)的非線性表達(dá)能力，但是它也有梯度消失的問題。
綜上所述，ReLU是目前最常用的激活函數(shù)，它具有簡單、快速、非線性等優(yōu)點(diǎn)。在使用ReLU函數(shù)時(shí)，需要注意避免“dead ReLU”的問題。對(duì)于其他激活函數(shù)，可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇，需要注意避免梯度消失的問題。
