神经网络有哪些激活函数？它们都有什么优点和缺点？如果要使用resnet网络，可以使用什么激活函数来提升我的训练效果？

常见的神经网络激活函数有sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、ELU等。

Sigmoid激活函数将输入映射到0到1之间的连续值，对于二分类问题有一定效果，但存在梯度消失和输出不是零中心的问题。

Tanh激活函数将输入映射到-1到1之间的连续值，比sigmoid更强的非线性能力，但同样存在梯度消失和输出不是零中心的问题。

ReLU激活函数在输入为正数时直接输出，为负数时输出0，解决了sigmoid和tanh的梯度消失问题，但存在死亡ReLU问题（某些神经元可能永远不会被激活）。

LeakyReLU激活函数在输入为负数时输出一个小的斜率，解决了死亡ReLU问题。

ELU激活函数在输入为负数时输出一个接近于0的指数函数，解决了死亡ReLU问题和tanh的输出不是零中心问题。

对于使用ResNet网络，可以使用ReLU或LeakyReLU来提升训练效果。通常情况下，ReLU是一个不错的选择，但如果在训练过程中遇到死亡ReLU问题，可以尝试使用LeakyReLU。

相关问题

卷积神经网络的激活函数怎么进行激活函数可视化

卷积神经网络的激活函数通常是非线性函数，如ReLU、tanh、sigmoid等。这些激活函数对于神经元的输出进行非线性变换，使网络可以更好地处理非线性关系和复杂模式。

要进行激活函数可视化，可以通过以下步骤：

1. 选择一个卷积神经网络模型，例如VGG、ResNet等。

2. 选取一个特定的卷积层或全连接层，将该层的输出作为输入，得到激活函数的输出。

3. 将输出的激活函数值可视化，可以使用不同的方法，如热力图、散点图、直方图等。

4. 对于卷积层，可以通过可视化滤波器的响应来了解神经元对于不同的特征的敏感度。可以将每个滤波器的响应可视化成热力图，以显示不同的特征。

5. 对于全连接层，可以将每个神经元的激活函数值可视化，以了解每个神经元对于网络输出的贡献。

可视化激活函数可以帮助我们更好地理解神经网络的内部工作原理，并找出网络中存在的问题和改进的方向。

resnet是什么？

ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络结构，由微软研究院的Kaiming He等人于2015年提出。它通过引入残差连接（residual connection）解决了深度神经网络训练过程中的梯度消和梯度爆炸问题，使得网络更深更容易训练。

在传统的卷积神经网络中，每个网络层都会对输入进行变换，而Net引入了跳跃连接（skip connection），将输入直接与输出相加，从而构建了差块（residual block）。这样的设计使得网络可以学习到残差函数，即输入与输出之的差异，而不是直接学习输入到输出的映射。这种残差学习的方式有助于减轻梯度消失问题，使得网络可以更深层次地进行训练。

ResNet的核心思想是通过残差块的堆叠来构建深层网络。通常情况下，每个残差块内部由多个卷积层组成，其中包括了批归一化和激活函数等操作。此外，为了适应不同的任务和网络规模，ResNet还提出了不同的变种结构，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50等。