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?
时间: 2024-05-20 14:15:22 浏览: 82
从ReLU到GELU,一文概览神经网络的激活函数.zip
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。
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