bp神经网络的激活函数怎么寻优

在BP神经网络中，激活函数的选择对网络的性能和收敛速度有很大的影响。一般来说，常见的激活函数有Sigmoid、ReLU、Tanh等，不同的激活函数在不同的场景下有着不同的表现。

对于寻优激活函数，一般可以从以下几个方面考虑：

1. 梯度消失问题：Sigmoid函数在输入较大或较小时，梯度非常小，可能会导致梯度消失的问题。因此，为了避免这种情况，可以选择ReLU函数，其梯度不会出现梯度消失的问题。

2. 收敛速度：Tanh函数在输入接近0时具有较大的斜率，因此它可以更快地收敛。但是，Tanh函数也容易产生梯度消失的问题，因此需要针对具体问题进行选择。

3. 稀疏性：ReLU函数具有稀疏性，因为当输入小于0时，它的输出为0，这意味着ReLU可以使网络中的很多神经元处于非活跃状态，从而降低了网络的复杂度。

4. 计算速度: ReLU函数的计算速度非常快，因为它只需要判断输入是否大于0即可，而Sigmoid和Tanh函数需要进行指数运算。

因此，选择合适的激活函数需要根据具体问题进行权衡。一般来说，ReLU函数是一个不错的选择，但在某些情况下，例如需要处理负数时，Tanh函数可能更好。