为什么激活函数为正是线性的

激函数为正是指激活函数的输入值都为正数，常见的正激活函数有ReLU、Leaky ReLU、ELU等。在深度学习中，激活函数的作用是引入非线性因素，使神经网络能够拟合更加复杂的函数。如果激活函数是线性的，那么多层神经网络的输出也将是线性的，无法拟合非线性的函数。

但是，当输入值都为正数时，正激活函数的表现会非常类似于线性函数，这是因为此时激活函数的斜率始终为1，不会引入太多非线性因素，避免了梯度消失或梯度爆炸等问题。因此，当处理的问题比较简单时，使用正激活函数可以加速网络的收敛速度，并提高模型的表现。但是如果处理的问题比较复杂，需要更强的非线性拟合能力时，就需要选择其他的激活函数。

相关问题

激活函数为什么能增加非线性

激活函数可以将神经网络的输出转换为非线性形式，从而使得神经网络能够学习复杂的非线性关系。如果没有激活函数，神经网络只能学习线性关系，这会导致神经网络的表达能力非常有限，无法处理大部分实际的复杂问题。

具体来说，当神经网络的输入和权重之间存在非线性关系时，激活函数可以将这种非线性关系映射到神经网络的输出上，从而增加了神经网络的表达能力。例如，sigmoid 函数可以将任何实数映射到 (0,1) 的区间内，ReLU 函数可以将负数映射为 0，从而在神经网络中引入非线性。这些非线性变换使得神经网络能够更好地适应复杂的数据模式，并且提高了它们的泛化能力。

激活函数为线性有何缺陷

激活函数为线性时，神经网络将无法进行非线性变换，从而限制了其表达能力。因为即使多层线性神经网络的输出仍然是线性的。这意味着无论我们使用多少层，网络仍然只能表示线性函数。这将使得神经网络无法处理复杂的非线性数据。因此，激活函数为线性的神经网络的表达能力非常有限，难以应对现实世界中的复杂问题，如图像识别、自然语言处理等。

为了克服这个问题，我们需要使用非线性激活函数，如sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数等。这些非线性激活函数可以使神经网络进行非线性变换，从而提高神经网络的表达能力，使其能够处理更加复杂的数据。