激活函数 pytorch

激活函数在神经网络中起到了非常重要的作用，它们引入了非线性因素，提高了神经网络对模型的表达能力，解决了线性模型所不能解决的问题。在PyTorch中，常见的激活函数有sigmoid函数、tanh函数和ReLU函数。

Sigmoid函数是一个常用的激活函数，它将输入值压缩到区间\[0, 1\]之间，保证了数据的稳定性和波动幅度的小。然而，Sigmoid函数在两端的饱和区梯度趋近于0，容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题。

Tanh函数是另一个常见的激活函数，它将输入值压缩到区间\[-1, 1\]之间，解决了Sigmoid函数非0均值的问题。然而，Tanh函数也存在着梯度消失或梯度爆炸的问题，并且运算量较大。

ReLU函数是目前使用最广泛的激活函数，它将负值设为0，保留正值。ReLU函数的优点是计算简单，且不存在梯度消失的问题。然而，ReLU函数的缺点是输出不是0均值，导致反向传播时更新方向不一致，收敛速度较慢。

在PyTorch中，可以使用torch.nn中的相应函数来实现这些激活函数。例如，torch.nn.Sigmoid()可以用来实现Sigmoid函数，torch.nn.Tanh()可以用来实现Tanh函数，torch.nn.ReLU()可以用来实现ReLU函数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch激活函数](https://blog.csdn.net/qq_42504905/article/details/116841325)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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