探究CNN中激活函数的选择对模型效果的影响

# 1. 引言

1.1 背景介绍

近年来，随着深度学习技术的迅速发展，计算机视觉应用领域取得了巨大突破。在卷积神经网络（CNN）模型中，激活函数扮演着至关重要的角色，负责引入非线性特性，提高网络的表达能力。

1.1.1 深度学习在计算机视觉中的应用

深度学习在图像分类、目标检测、人脸识别等领域取得了令人瞩目的成果，为人工智能技术的发展注入了新的活力。

1.1.2 CNN模型中的激活函数

激活函数在CNN模型中扮演着非常重要的角色，不同的激活函数选择会直接影响网络的性能和收敛速度。

1.2 研究意义

本文旨在探讨不同激活函数对CNN模型的影响，分析其在图像识别任务中的表现，为深度学习领域的研究提供新的思路和方法。

# 2. 深度学习基础

2.1 概念解释

人工神经网络

人工神经网络是模拟生物神经网络行为的数学模型，由大量神经元通过突触连接构成。神经元接收输入，经过加权和激活函数处理后输出。其中，感知机是最简单的人工神经网络，由输入层、输出层和激活函数构成。

深度学习

深度学习是机器学习的一种，通过神经网络模拟人脑进行学习和训练。前馈神经网络是深度学习中最基本的结构，包括输入层、隐藏层和输出层。深度学习利用多层隐藏层学习特征表示，实现从数据中学习复杂的模式。

2.2 神经网络训练

反向传播算法

反向传播是深度学习中常用的训练算法，通过计算损失函数对网络参数的梯度，然后反向传播更新参数以减小损失。该算法包括前向传播计算输出和反向更新参数两个阶段。

梯度下降优化器

梯度下降是一种常用的优化方法，通过沿着梯度的反方向调整参数来最小化损失函数。Adam优化器和RMSProp优化器是常见的梯度下降优化器，它们通过自适应调整学习率来加速模型训练过程。

2.2.1 Adam优化器

Adam优化器结合了动量优化和自适应学习率的方法，可以根据每个参数的梯度更新自适应地调整学习率。它具有良好的性能，被广泛应用于深度学习模型的训练中。

2.2.2 RMSProp优化器

RMSProp优化器通过对梯度的平方进行指数加权移动平均来调整学习率，使得每个参数的学习率可以根据历史梯度情况进行调节。这样可以更有效地应对不同参数的变化情况，提高模型的训练效率。

# 3. 激活函数综述

3.1 激活函数作用

激活函数在神经网络中扮演关键角色，通过引入非线性因素，赋予神经网络学习非线性数据的能力。在没有激活函数的情况下，无论神经网络有多少层，其整体仍然只是一个线性变换，无法拟合复杂的数据模式。通过激活函数的非线性变换，神经网络可以学习到更加复杂的关系，提高模型的表达能力。

3.1.1 非线性激活函数

非线性激活函数能够引入非线性因素，使神经网络可以学习到非线性模式。若使用线性激活函数，多层神经网络等同于单层网络，限制了其表达能力。因此，非线性激活函数是神经网络的关