生成器激活函数（左）与判别器激活函数

生成器和判别器的激活函数对于生成对抗网络（GAN）的性能和效果也具有重要的影响。下面分别介绍生成器和判别器常用的激活函数。

1. 生成器激活函数：

生成器的主要任务是将噪声向量转化为与真实样本类似的新样本，因此生成器的激活函数应该能够保持样本的连续性和平滑性，避免生成的样本出现明显的噪声和抖动。常见的生成器激活函数包括：

- Sigmoid 函数：Sigmoid 函数是一种常用的激活函数，可以将输出值映射到 [0, 1] 的范围内，用于生成二值图像和数据。
- Tanh 函数：Tanh 函数是一种常用的激活函数，可以将输出值映射到 [-1, 1] 的范围内，用于生成灰度图像和数据。
- ReLU 函数：ReLU 函数是一种常用的激活函数，可以有效地减少梯度消失和增加网络的稀疏性，用于生成高质量的图像和数据。
- LeakyReLU 函数：LeakyReLU 函数是 ReLU 函数的改进版，可以进一步减少梯度消失，同时还可以避免 ReLU 函数的死亡区（Dead Zone），用于生成高质量的图像和数据。
- Softmax 函数：Softmax 函数可以将输出值映射到一个概率分布上，用于生成多分类数据。

2. 判别器激活函数：

判别器的主要任务是区分生成器生成的样本和真实样本，因此判别器的激活函数应该能够有效地区分这两类样本，同时还应该具有较强的鲁棒性和泛化能力。常见的判别器激活函数包括：

- Sigmoid 函数：Sigmoid 函数可以将输出值映射到 [0, 1] 的范围内，用于二分类任务。
- Tanh 函数：Tanh 函数可以将输出值映射到 [-1, 1] 的范围内，用于二分类任务和其他类型的分类任务。
- ReLU 函数：ReLU 函数可以有效地减少梯度消失和增加网络的稀疏性，用于分类和判别任务。
- LeakyReLU 函数：LeakyReLU 函数可以进一步减少梯度消失，避免 ReLU 函数的死亡区，用于分类和判别任务。
- Softmax 函数：Softmax 函数可以将输出值映射到一个概率分布上，用于多分类任务。

需要注意的是，生成器和判别器的激活函数应该根据具体的任务和数据集进行选择和调整，以实现最佳的性能和效果。