请论述sigmoid,tanh,ReLU函数的优缺点

Sigmoid、Tanh和ReLU是常见的激活函数，它们分别有不同的优缺点。

Sigmoid函数的优点是输出值在0~1之间，可以模拟概率分布，因此常用于二分类问题。但是Sigmoid函数的缺点也很明显，当输入值过大或过小时，梯度会变得很小，导致梯度消失，使得训练变得困难。

Tanh函数与Sigmoid函数类似，但它的输出值在-1~1之间，它的优点是可以解决Sigmoid函数的梯度消失问题，但缺点也很明显，当输入值过大或过小时，梯度仍然会变得很小。

ReLU函数的优点是简单，且在输入值大于0时，梯度为常数，不会出现梯度消失问题，可以加速网络训练。但是ReLU函数也存在缺点，当输入值小于等于0时，梯度为0，导致神经元无法更新，称为“神经元死亡”问题。

综上所述，选择激活函数需要根据具体的情况进行选择。对于二分类问题，可以选择Sigmoid函数；需要解决梯度消失问题时，可以选择Tanh函数；需要加速网络训练时，可以选择ReLU函数。