activation='relu'？？ activation='softmax'这两个是啥

`activation='relu'`和`activation='softmax'`是深度学习中常用的激活函数。激活函数是神经网络中非常关键的组成部分，它们在神经网络中引入非线性性，从而使得神经网络可以对非线性问题进行建模。

`activation='relu'`是指使用Rectified Linear Unit（ReLU）作为激活函数。ReLU函数的定义为f(x) = max(0, x)，即当x小于0时输出0，当x大于等于0时输出x。它的优点是计算速度很快，而且在很多情况下可以获得很好的效果。

`activation='softmax'`是指使用Softmax函数作为激活函数。Softmax函数的定义为f(x) = e^x / sum(e^x)，即将输入的向量映射成一个概率分布。它的优点是可以将神经网络的输出转化为概率分布，从而使得神经网络可以用于分类问题。

相关问题

activation= relu ?? activation= softmax 这两个是啥

### 回答1：
`relu`和`softmax`都是神经网络中常用的激活函数。

`relu`是`Rectified Linear Unit`的缩写，即整流线性单元，其公式为：`f(x) = max(0, x)`。当输入为负数时，`relu`函数的输出为0；当输入为正数时，`relu`函数的输出等于输入本身。`relu`函数的好处是计算简单、非线性、不易出现梯度消失的问题，因此在深度学习中被广泛应用。

`softmax`是一种用于多分类问题的激活函数，其公式为：`softmax(x) = e^x / sum(e^x)`。`softmax`函数将一个向量映射为另一个向量，使得向量中的所有元素都在0和1之间，且所有元素之和为1。在神经网络中，`softmax`函数通常被用于输出层，将神经网络的输出转化为概率分布，便于进行预测和分类。

### 回答2：
activation=relu和activation=softmax是神经网络中常用的激活函数。

激活函数是神经网络中的一个重要组成部分，它通过对输入数据进行非线性变换，将线性模型转化为非线性模型，加强神经网络的表示能力。

其中，activation=relu是指使用了ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数。ReLU函数的定义为：f(x) = max(0, x)，即将小于0的部分置为0，大于等于0的部分保持不变。ReLU函数的优点是简单、速度快，在训练过程中能够有效地缓解梯度消失问题，提高神经网络的性能。

而activation=softmax是指使用了Softmax激活函数。Softmax函数的定义为：f(x) = exp(x) / sum(exp(x))，即对输入的每个元素进行指数化并归一化，使得所有元素的和等于1。Softmax函数常用于多分类任务的最后一层，将网络的输出转化为概率值，以便于进行分类预测。

总结来说，activation=relu和activation=softmax是常用的神经网络激活函数。其中，ReLU激活函数用于增加神经网络的非线性表示能力，缓解梯度消失问题；Softmax激活函数常用于多分类任务的最后一层，将网络输出转化为概率值，方便进行分类预测。

activation='relu'如何换激活函数

在深度学习中，激活函数的选择对模型的性能有很大的影响。如果你想将 `activation='relu'` 更换为其他的激活函数，你可以在 Keras 中使用其他内置的激活函数，或者自定义激活函数。

下面是在 Keras 中更换激活函数的步骤：

1. 导入需要的库和模块：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

2. 定义模型并指定激活函数，如下所示：

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='sigmoid', input_dim=100))

在这个例子中，激活函数被更换为 `sigmoid`。你可以使用其他的内置激活函数，如 `tanh`, `softmax`, `linear` 等等。

3. 如果你想使用自定义激活函数，可以使用 Keras 的 `backend` 模块编写自己的激活函数。例如，如果你想使用 `swish` 激活函数，可以按照以下步骤实现：

from keras import backend as K

def swish(x):
    return K.sigmoid(x) * x

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation=swish, input_dim=100))

在这个例子中，我们定义了 `swish` 激活函数，并将其作为模型的激活函数来使用。

注意，如果你使用的是 TensorFlow 2.x 版本，可以使用 TensorFlow 的 `tf.nn` 模块中内置的激活函数，如 `tf.nn.relu`, `tf.nn.sigmoid`, `tf.nn.tanh` 等等。