深度学习常用十大激活函数详解：竞赛必备知识点

深度学习是现代人工智能的核心组成部分，它依赖于神经网络的复杂结构和有效的激活函数来处理各种复杂任务。在这篇来自2023年10月27日的文章《深度学习最常用的十大激活函数》中，作者Sukanya探讨了在Kaggle竞赛中广泛应用的激活函数，这些函数对于理解神经网络如何处理信息至关重要。 文章首先解释了激活函数的作用，它在神经元之间传递信号，赋予神经网络学习和决策的能力。激活函数的特性决定了网络的动态范围、非线性能力以及训练的效率。常见的激活函数有： 1. **Sigmoid函数**：S形曲线，输出范围为0到1，常用于概率输出模型，如二元分类问题。优点包括归一化输出、梯度平滑和可微性。然而，Sigmoid也存在缺点，如梯度消失和非中心化导致权重更新效率低。 2. **Tanh/双曲正切函数**：与Sigmoid类似，但输出范围是-1到1，以0为中心，这使得其在权重更新上更有效。特别是对于隐藏层，Tanh的输出更平稳，且不受极端输入的影响。 其他提及的激活函数可能包括ReLU（Rectified Linear Unit）、Leaky ReLU、ELU（Exponential Linear Unit）、PReLU（Parametric ReLU）、Softmax（用于多分类问题）、Swish（一种新型函数，结合了线性和非线性特性）、以及ReLU6等，每种都有其独特的性质和适用场景。 在深度学习实践中，选择合适的激活函数对于优化模型性能至关重要。不同的任务、网络结构和层类型可能需要不同的激活函数。例如，ReLU及其变体通常在隐藏层中表现良好，因为它们简单且计算高效，而Softmax则在输出层用于概率分布的生成。 这篇Kaggle竞赛资料深入剖析了深度学习中常见的激活函数，提供了在实际项目中选择和使用它们的指导，帮助参赛者优化模型并提高竞赛成绩。对于那些希望深入了解AI算法和人工智能技术的人来说，这是一份宝贵的参考资料。