语义分割中常用的激活函数

在语义分割中，常用的激活函数有以下几种：

1. ReLU（Rectified Linear Unit）函数：ReLU函数是非常常用的激活函数之一，它的数学公式为f(x) = max(0,x)，其中x为输入。它的优点是计算速度快，梯度计算简单，且在实际应用中表现良好。

2. Sigmoid函数：Sigmoid函数的数学公式为f(x) = 1 / (1 + exp(-x))，其中x为输入。Sigmoid函数的输出在（0，1）之间，因此可以将其看作是一个概率值，用于二分类问题。但是，Sigmoid函数存在梯度消失的问题，因此在深度网络中不太常用。

3. Tanh函数：Tanh函数的数学公式为f(x) = (exp(x) - exp(-x)) / (exp(x) + exp(-x))，其中x为输入。Tanh函数的输出在（-1，1）之间，因此也可以将其看作是一个概率值。和Sigmoid函数一样，Tanh函数也存在梯度消失的问题。

4. Softmax函数：Softmax函数是常用的多分类激活函数，它的数学公式为f(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x_j))，其中x_i为第i个输入，sum(exp(x_j))为所有输入的指数和。Softmax函数将每个输入转化为一个概率值，且所有输出的和为1。

在语义分割中，常用的是ReLU函数和Softmax函数，因为它们在实际应用中表现良好。