隐藏层的激活函数是什么意思

隐藏层的激活函数是指在神经网络隐藏层中每个神经元的输出值上进行的一种非线性变换，用来引入非线性因素，增加模型的表达能力。因为隐藏层神经元的输入通常是线性的，如果没有激活函数，那么网络中的每个隐藏层都可以被视为一个线性层，多个线性层的组合仍是一个线性变换，无法实现复杂的非线性映射。

常用的激活函数有：

1. sigmoid函数：$g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}$，将实数映射到[0,1]之间，常用于二分类问题。

2. tanh函数：$g(z)=\frac{e^z-e^{-z}}{e^z+e^{-z}}$，将实数映射到[-1,1]之间，常用于多分类问题。

3. ReLU函数：$g(z)=max(0,z)$，当$z>0$时输出$z$，否则输出0，可以加速模型训练和提高模型准确性。

4. LeakyReLU函数：$g(z)=max(\alpha z,z)$，当$z>0$时输出$z$，否则输出$\alpha z$，$\alpha$为一个小于1的常数，可以解决ReLU函数的一些问题。

5. softmax函数：将实数向量映射到概率分布上，常用于多分类问题。

不同的激活函数具有不同的性质和适用场景，可以根据具体的任务需求进行选择。