激活函数有什么作用？详细介绍常用的激活函数

激活函数在神经网络中起到了非常重要的作用，它们的主要作用是提供非线性转换。神经网络的线性层可以进行线性变换，然而，这种线性变换有很大的局限性，不能够解决许多实际问题。因此，需要使用激活函数来进行非线性变换，从而增加模型的表达能力。

常用的激活函数主要包括Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU等。

1. Sigmoid函数

Sigmoid函数是一种常用的激活函数，它的输出值在0到1之间，可以将输入值转化为概率值，常用于二分类问题。然而，Sigmoid函数也存在一些问题，比如在输入值非常大或非常小的情况下，梯度会变得非常小，导致梯度消失问题。

2. Tanh函数

Tanh函数类似于Sigmoid函数，它也可以将输入值映射到-1到1之间。与Sigmoid函数相比，Tanh函数的输出值范围更广，但也存在梯度消失问题。

3. ReLU函数

ReLU函数是一种非常简单、有效的激活函数。它的输出值等于输入值和0之间的最大值，因此可以将负值转化为0。ReLU函数具有很好的非线性特性，且计算速度非常快。然而，ReLU函数的输出值在负数时为0，导致一些神经元永远不会被激活，这称为“神经元死亡”问题。

4. Leaky ReLU函数

Leaky ReLU函数是ReLU函数的一种改进，它在负数时不是返回0，而是返回一个小的斜率，从而避免了神经元死亡问题。Leaky ReLU函数的计算速度也很快，但需要调整斜率参数。

5. ELU函数

ELU函数是一种新型的激活函数，它在负数时不是返回0或一个小的斜率，而是返回一个指数函数，从而避免了神经元死亡问题。ELU函数的表现也比ReLU函数略好一些，但计算速度稍慢。

总之，选择哪种激活函数主要取决于具体的问题和数据集，需要进行实验验证。