不同激活函数的优缺点

不同的激活函数在神经网络中具有不同的优缺点。下面是常见的几种激活函数及其特点：

1. Sigmoid函数：
优点：输出在0到1之间，可以将其解释为概率；导数在原点附近较大，有助于梯度传播。
缺点：容易出现梯度消失问题，导致训练过程变得缓慢；不是以零为中心，对网络的学习造成限制。

2. Tanh函数：
优点：输出在-1到1之间，可以将其解释为概率；相较于Sigmoid函数，具有更大的导数值。
缺点：容易出现梯度消失问题；不是以零为中心。

3. ReLU函数（Rectified Linear Unit）：
优点：计算速度快；解决了梯度消失问题；以零为中心，有助于网络的学习。
缺点：可能存在“神经元死亡”问题，即某些神经元永远不会被激活。

4. Leaky ReLU函数：
优点：在ReLU函数的基础上，解决了“神经元死亡”问题。
缺点：在一些情况下，可能存在不稳定的情况。

5. Softmax函数：
优点：将输入映射为概率分布，适用于多类别分类问题。
缺点：容易受到输入值的大小变化影响，可能出现数值不稳定的情况。

选择合适的激活函数取决于具体的问题和网络结构，需要综合考虑梯度传播、非线性拟合能力、计算效率等因素。