回归预测任务中，relu激活函数和tanh激活函数哪个更好

在回归预测任务中，通常使用ReLU激活函数更好。ReLU激活函数具有简单的计算方式和快速的收敛速度，在神经网络的深层结构中表现更出色。此外，它还可以避免梯度消失问题，提高模型的训练效率和精度。而tanh激活函数在输入值接近0时表现得比较好，但是在输入值较大或较小的情况下容易饱和，导致梯度消失问题，从而影响模型的训练效果。因此，在回归预测任务中，ReLU激活函数更适合用作神经网络的激活函数。

相关问题

tanh和relu激活函数比较

Tanh和ReLU都是常用的神经网络激活函数，二者有以下比较：

1. 取值范围不同：tanh取值范围在[-1,1]之间，而ReLU取值范围在[0,∞)之间。

2. 处理负数时不同：在处理负数时，tanh函数会将负数映射到[-1,0]之间，而ReLU函数会将负数映射为0。

3. 梯度计算不同：tanh函数的导数范围在(0,1]之间，而ReLU函数在正数时导数为1，在负数时导数为0。

4. 防止梯度消失不同：tanh函数在输入值较大或较小时会出现梯度消失的情况，而ReLU函数不存在这个问题。

综上所述，ReLU函数在神经网络中更为常用，因为它具有更快的计算速度和更好的防止梯度消失的特性。但是，如果需要处理负数，或者输出范围需要在[-1,1]之间，tanh函数也是一个不错的选择。

ReLU激活函数和sigmoid或tanh相比较的优势

1. 解决梯度消失问题：在深度神经网络中，sigmoid和tanh函数在输入非常大或非常小的情况下，梯度会变得非常小，导致梯度消失现象。而ReLU函数在输入大于0时梯度恒定为1，因此更不容易出现梯度消失问题。

2. 计算速度快：ReLU函数的计算速度非常快，因为它只涉及简单的比较运算和取最大值运算，而sigmoid和tanh函数涉及指数运算，计算量较大。

3. 更好的收敛性：ReLU函数可以使神经网络更快地收敛，因为它在负数部分输出为0，只有正数部分有梯度，可以减少梯度下降算法的震荡和时间。

4. 更好的表示能力：ReLU函数在负数部分输出为0，只有正数部分有输出，因此可以更好地表示数据的稀疏性和非线性特征。