sigmoid函数改进
时间: 2024-06-07 16:04:20 浏览: 232
sigmoid函数
sigmoid函数是一种常用的激活函数,其公式为f(x) = 1 / (1 + exp(-x))。然而,sigmoid函数存在着一些问题,例如在输入非常大或非常小的数时,其梯度会变得非常小,导致梯度消失问题,这会对神经网络的训练造成一定的困难。为了解决这些问题,一些改进的sigmoid函数被提出,以下是其中两种常用的改进方法:
1. Tanh函数:tanh函数是sigmoid函数的另一种形式,其公式为f(x) = 2 / (1 + exp(-2x)) - 1。Tanh函数在输入非常大或非常小的数时,虽然仍然存在梯度消失问题,但相比于sigmoid函数要好很多。同时,tanh函数的输出值范围是(-1, 1),比sigmoid函数的输出值范围(-0.5, 0.5)更广,因此在一些场景中表现更好。
2. ReLU函数:ReLU函数是另一种常用的激活函数,其公式为f(x) = max(0, x)。ReLU函数在输入大于0时梯度恒为1,在输入小于0时梯度恒为0,因此不存在梯度消失问题。同时,ReLU函数在实际应用中表现优异,因此成为了深度学习领域中最常用的激活函数之一。
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