为什么隐藏层的激活函数使用relu，输出层的激活函数使用sigmoid

隐藏层使用ReLU激活函数的原因是它能够在处理大量数据时提供更好的计算性能和模型效果。ReLU的输出在输入大于0时等于输入，可以有效地将负值变为0，从而实现了稀疏性，减少了计算量，同时也能够缓解梯度消失的问题，使得神经网络更容易训练。

而输出层使用Sigmoid激活函数主要是因为它能够将输出值映射到0到1的范围内，并且具有可解释性，可以将输出解释为概率值。在许多分类问题中，我们需要将神经网络的输出转化为类别预测结果，而Sigmoid函数的输出可以直接用于二分类问题的概率预测，并且在多分类问题中也可以使用softmax函数将多个sigmoid输出转化为概率分布。

当然，这并不是绝对的规则，实际应用中也可以根据具体情况选择其他的激活函数，例如在一些多标签分类问题中就可以使用多个sigmoid输出来预测多个标签的概率值。

相关问题

Sigmoid激活函数和ReLU激活函数的公式分别是什么？ReLU激活函数具有哪些优点。

Sigmoid激活函数的公式为：$$ f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} $$

ReLU激活函数的公式为：$$ f(x) = \max(0, x) $$

ReLU激活函数的优点有：

1. 收敛速度快：ReLU函数在输入为正数时，导数恒为1，不会出现梯度消失现象，使得网络的收敛速度更快。

2. 计算简单：ReLU函数的计算只涉及到简单的比较运算和取最大值运算，计算速度更快。

3. 解决了梯度消失问题：在深度神经网络中，如果使用Sigmoid等激活函数，当网络层数很多时，梯度会逐渐变小，甚至消失，使得网络无法训练。而ReLU函数的导数在输入为正数时恒为1，可以避免梯度消失问题。

4. 稀疏性：ReLU函数的输出值为0时，对应的权重不会被更新，使得神经网络具有稀疏性，可以减少参数数量和计算量，提高模型的泛化能力。

5. 线性可分性：ReLU函数在输入为负数时，输出值恒为0，相当于对输入进行了线性分类，可以更容易地实现线性可分。

总之，ReLU激活函数在深度神经网络中表现出色，成为了目前最常用的激活函数之一。

Sigmoid函数、ReLu函数和Softmax函数的使用

Sigmoid函数、ReLu函数和Softmax函数都是常用的激活函数，它们在神经网络中发挥着重要的作用。

Sigmoid函数常用于二分类问题中，其值域在0和1之间，可以将输出值看作是概率值。Sigmoid函数的公式为：f(x) = 1 / (1 + e^(-x))。

ReLu函数常用于多层神经网络中，其可以有效地解决梯度消失的问题。当输入值为正数时，输出值等于输入值；当输入值为负数时，输出值为0。ReLu函数的公式为：f(x) = max(0, x)。

Softmax函数常用于多分类问题中，其可以将输出值转化为概率分布。Softmax函数的公式为：f(x_i) = e^(x_i) / sum(e^(x_j))，其中sum(e^(x_j))为所有输出值的指数和。

在神经网络中，选择不同的激活函数可以根据问题的特点来进行选择，以达到更好的性能和结果。