神经网络激活函数选取

神经网络的激活函数是一种非线性函数，它将输入信号经过非线性变换后输出。激活函数在神经网络中起着非常重要的作用，它可以引入非线性特性，增加模型的表达能力，并且帮助模型学习复杂的非线性关系。

常见的激活函数包括：

1. Sigmoid函数：Sigmoid函数可以将输入映射到[0, 1]的范围内，具有平滑的S形曲线。但是，Sigmoid函数在输入值较大或较小时容易饱和，导致梯度消失的问题。

2. Tanh函数：Tanh函数可以将输入映射到[-1, 1]的范围内，同样具有平滑的S形曲线。与Sigmoid函数类似，Tanh函数也存在梯度消失的问题。

3. ReLU函数：ReLU函数将输入小于0的值设为0，大于等于0的值保持不变。ReLU函数简单有效，并且在实际应用中表现良好。但是，ReLU函数存在神经元死亡的问题，即某些神经元可能永远不会被激活。

4. Leaky ReLU函数：Leaky ReLU函数在输入小于0时引入一个小的斜率，可以一定程度上解决ReLU函数的神经元死亡问题。

5. Softmax函数：Softmax函数常用于多分类问题，可以将多个输入映射到[0, 1]之间，并且归一化使得所有输出的和为1。

选择激活函数需要根据具体的问题和网络结构来决定，没有一种激活函数适用于所有情况。一般来说，ReLU是一个常用的默认选择，但在某些情况下，其他激活函数可能更加适合。此外，也可以尝试使用不同的激活函数组合或自定义激活函数来提高模型的性能。