了解卷积神经网络中的激活函数及其选择
发布时间: 2023-12-16 17:28:34 阅读量: 15 订阅数: 20 ![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/col_vip.0fdee7e1.png)
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# 1. 引言
## 1.1 背景
## 1.2 目的
## 2. 卷积神经网络简介
2.1 基本原理
2.2 应用领域
### 3. 激活函数的作用与选择
激活函数是神经网络中的重要组成部分,它的作用是引入非线性映射能力,使神经网络能够更好地逼近复杂的函数关系。在本章节中,我们将介绍激活函数的定义、作用以及常见的选择方法。
#### 3.1 激活函数的定义
激活函数是一种数学函数,它接受一个输入值并产生一个输出值。在神经网络中,激活函数通常被应用于每个神经元的输出,用于引入非线性映射能力。激活函数的定义应满足以下条件:
- 可微性:激活函数在其定义域内应该是可微的,以便能够使用梯度下降算法来优化网络参数。
- 非线性性:激活函数应该是非线性的,因为线性函数的叠加仍然是线性的,无法表示复杂的函数关系。
#### 3.2 激活函数的作用
激活函数在神经网络中扮演着非常重要的角色,它的作用如下:
1. 引入非线性映射能力:线性模型只能学习线性关系,无法处理复杂的非线性问题。而激活函数的引入使得神经网络具备了非线性映射能力,能够逼近复杂的函数关系。
2. 增强网络的表达能力:通过引入非线性映射,激活函数能够增强神经网络的表达能力,使其能够更好地处理各种复杂的任务。
3. 阈值计算:激活函数可以将神经元的输出限制在一个固定的范围内,将输入信号转化为二进制的输出。
#### 3.3 常见的激活函数
在实际应用中,有多种激活函数可以选择。以下是几种常见的激活函数:
- Sigmoid函数:将输入值压缩到0和1之间,平滑且可导,但容易出现梯度饱和问题。
- Tanh函数:将输入值压缩到-1和1之间,比Sigmoid函数更好地解决了梯度饱和问题。
- ReLU函数:将负数部分截断为零,对正数部分保持不变,简单且计算高效,但存在"神经元死亡"问题。
- LeakyReLU函数:与ReLU函数类似,但将负数部分乘以一个小的斜率,解决了ReLU函数的"神经元死亡"问题。
- PReLU函数:对LeakyReLU函数进行了进一步的改进,通过学习一个参数来确定斜率,增强了模型的拟合能力。
- ELU函数:在负数区域对指数进行平滑的近似,解决了ReLU函数的"神经元死亡"问题,并且具有负的饱和区域。
### 4. 常见的激活函数详解
在本节中,我们将详细介绍常见的激活函数,包括Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU函数、LeakyReLU函数、PReLU函数和ELU函数。对于每种激活函数
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