请论述sigmoid,tanh,ReLU函数的优缺点

1. Sigmoid函数（也称为logistic函数）的优缺点：

优点：

- Sigmoid函数能够将输入值压缩到0和1之间，这使得它非常适合用于二元分类问题；
- 它是可微分的，这使得它易于使用梯度下降算法进行优化。

缺点：

- Sigmoid函数在输入值非常大或非常小的时候，梯度会变得非常小。这种现象称为梯度消失，它会导致神经网络训练过程变得非常缓慢；
- Sigmoid函数的输出不是以0为中心的，这可能会导致神经网络在训练过程中出现偏移的问题。

2. Tanh函数的优缺点：

优点：

- Tanh函数可以将输入值压缩到-1和1之间，这使得它非常适合用于回归问题；
- 与Sigmoid函数不同，Tanh函数的输出是以0为中心的，这可以帮助解决神经网络中的偏移问题。

缺点：

- 与Sigmoid函数一样，Tanh函数也容易出现梯度消失的问题；
- Tanh函数的计算代价比Sigmoid函数高，因为它需要进行指数运算。

3. ReLU函数（也称为整流线性单元）的优缺点：

优点：

- ReLU函数计算简单，只需要取输入值和0的最大值即可；
- ReLU函数在输入值大于0的时候梯度为常数，这避免了梯度消失的问题；
- ReLU函数的收敛速度比Sigmoid和Tanh函数快。

缺点：

- 当输入值小于0的时候，ReLU函数的输出为0，这称为死亡ReLU问题。这会导致一些神经元在训练过程中永远不会被激活，从而影响整个网络的性能；
- ReLU函数不是可微分的，这使得它不能直接使用梯度下降算法进行优化。但是，可以使用近似的梯度来解决这个问题。