常用的激活函数及其优缺点

常用的激活函数包括sigmoid、ReLU、Leaky ReLU、ELU、tanh等。

1. sigmoid函数：将输入值映射到[0,1]之间的输出值，常用于二分类问题。优点是输出值可以被解释为概率，缺点是容易出现梯度消失的问题。

2. ReLU函数（Rectified Linear Unit）：对于非负的输入，输出等于输入；对于负的输入，输出为0。优点是计算速度快，不存在梯度消失的问题，缺点是可能出现神经元死亡的问题。

3. Leaky ReLU函数：与ReLU函数类似，对于负的输入，输出为一个很小的正数，而不是0。这样可以避免ReLU函数中的神经元死亡问题。

4. ELU函数（Exponential Linear Unit）：在负的输入区间上，输出为一个指数函数，而在正的输入区间上，输出等于输入。这种函数可以减少ReLU函数中神经元死亡的问题，并且具有比ReLU函数更好的性能。

5. tanh函数：将输入值映射到[-1,1]之间的输出值，常用于二分类和回归问题。优点是输出范围比sigmoid函数更广，缺点是同样容易出现梯度消失的问题。

不同的激活函数适用于不同的场景，需要根据具体任务和数据集选择合适的激活函数。