卷积神经网络里的激活函数

卷积神经网络里的激活函数是用来引入非线性特性，从而使神经网络能够解决非线性问题。常见的激活函数有ReLU、Leaky ReLU、PReLU、Maxout以及tanh等。其中，ReLU（Rectified Linear Unit）函数在输入大于0时输出该值，否则输出0。Leaky ReLU是对ReLU的改进，当输入小于0时，输出一个较小的斜率而不是0。PReLU是对每个神经元都有自己的斜率进行学习。Maxout是一种多输入的激活函数，输出几个输入中的最大值。相比于sigmoid函数，这些激活函数在卷积神经网络中表现更好，尤其是ReLU和Maxout函数。
因此，在卷积神经网络中，我们常常选择ReLU、Leaky ReLU、PReLU或者Maxout作为激活函数，而不推荐使用sigmoid函数。

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卷积神经网络的激活函数

卷积神经网络(CNN)的激活函数通常选择ReLU(Rectified Linear Unit)函数，也就是$f(x)=max(0,x)$。ReLU函数具有简单、快速、非线性等特点，能够更好地拟合非线性数据。此外，还有其他的激活函数可供选择，如sigmoid函数、tanh函数、LeakyReLU函数等，不同的激活函数对神经网络的性能和效果有一定的影响。通常情况下，ReLU函数被认为是最常用的激活函数之一。

卷积神经网络中激活函数的作用

卷积神经网络中激活函数的作用是为网络引入非线性，增加网络的表达能力，使得网络能够更好地处理复杂的非线性问题。激活函数对每个神经元的输入进行转换，将输入映射到一个非线性的输出，从而使得神经网络可以学习和表示更加复杂的函数关系。常用的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等，不同的激活函数有不同的特点和适用场景，选择合适的激活函数可以提高网络的性能。