sigmoid、ReLU、tanh优缺点

Sigmoid、ReLU、tanh是神经网络中常用的激活函数，它们各有优缺点。

Sigmoid函数的优点：

1. 输出值范围在(0,1)之间，可以将输出解释为概率，用于二分类问题。

2. 在输入值较小或较大时，梯度接近于0，能够抑制过大的梯度，增强模型的稳定性。

Sigmoid函数的缺点：

1. 非0均值，会导致在反向传播时梯度消失。

2. 计算复杂，指数运算会消耗计算资源。

ReLU函数的优点：

1. 计算简单，只需取max函数。

2. 解决了Sigmoid函数的非0均值问题，减少了梯度消失的情况。

ReLU函数的缺点：

1. 在输入值小于0时，导数为0，会出现“死神经元”，使得神经元无法更新。

2. 输出不是一个有限范围内的值，不能直接用于概率解释。

Tanh函数的优点：

1. 与Sigmoid函数类似，输出值范围在(-1,1)之间，可用于二分类问题。

2. 在输入值较小或较大时，梯度接近于0，能够抑制过大的梯度，增强模型的稳定性。

Tanh函数的缺点：

1. 计算复杂，指数运算会消耗计算资源。

2. 在输入值较大或较小时，梯度接近于0，容易出现梯度消失的情况。

因此，在实际应用中，需要根据具体问题选择适合的激活函数。例如，在处理图像数据时，通常使用ReLU函数；在处理二分类问题时，通常使用Sigmoid或tanh函数。