ReLU激活函数和sigmoid或tanh相比较的优势

1. 解决梯度消失问题：在深度神经网络中，sigmoid和tanh函数在输入非常大或非常小的情况下，梯度会变得非常小，导致梯度消失现象。而ReLU函数在输入大于0时梯度恒定为1，因此更不容易出现梯度消失问题。

2. 计算速度快：ReLU函数的计算速度非常快，因为它只涉及简单的比较运算和取最大值运算，而sigmoid和tanh函数涉及指数运算，计算量较大。

3. 更好的收敛性：ReLU函数可以使神经网络更快地收敛，因为它在负数部分输出为0，只有正数部分有梯度，可以减少梯度下降算法的震荡和时间。

4. 更好的表示能力：ReLU函数在负数部分输出为0，只有正数部分有输出，因此可以更好地表示数据的稀疏性和非线性特征。

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激活函数有sigmoid、tanh和ReLU怎么区分

sigmoid函数的输出值范围在0到1之间，tanh函数的输出值范围在-1到1之间，而ReLU函数在输出非负数时，其输出值与输入值相同，而在输出负数时则输出0。因此，这三个函数的区别主要在于输出值范围和形状。sigmoid函数在输入大于等于5或小于等于-5时会出现梯度消失现象，而tanh函数在输入比较大或比较小时也会出现类似的问题。ReLU函数在输入为负数时梯度为0，因此可能会出现“死亡神经元”的问题。

写出线性激活函数、Sigmoid激活函数、Tanh激活函数、ReLU激活函数的表达式，并对它们分别求导。

线性激活函数的表达式为：$f(x) = x$，其导数为：$f'(x) = 1$。

Sigmoid激活函数的表达式为：$f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$，其导数为：$f'(x) = f(x)(1-f(x))$。

Tanh激活函数的表达式为：$f(x) = \frac{e^{x} - e^{-x}}{e^{x} + e^{-x}}$，其导数为：$f'(x) = 1 - f(x)^2$。

ReLU激活函数的表达式为：$f(x) = \max(0, x)$，其导数为：$\begin{cases} 0, & x < 0 \\ 1, & x \geq 0 \end{cases}$。