神经网络激活函数全解析：从Sigmoid到最新ELU

资源摘要信息:"神经网络激活函数是深度学习中的一个核心概念，它允许网络中的神经元进行非线性变换，从而使得神经网络能够模拟复杂的函数。常见的激活函数包括sigmoid，tanh，ReLU，ELU，PReLU，softplus，linear等。以下是对这些激活函数的详细解释和比较。" 1. Sigmoid函数：sigmoid函数是神经网络中最古老的激活函数之一，它的输出范围在0到1之间，适合于二分类问题的输出层。但是，由于其在两端的导数趋近于零，这会导致梯度消失的问题，使得网络在训练过程中难以学习。 2. Tanh函数：tanh函数（双曲正切函数）是sigmoid函数的改进版，其输出范围在-1到1之间，相对于sigmoid函数，tanh函数的中心对称性更有利于梯度的流动，但是仍然存在梯度消失的问题。 3. ReLU函数：ReLU函数（Rectified Linear Unit）是一种目前最常用的激活函数，它的输出为输入值的正数部分，其余部分输出为零。ReLU函数在正区间内的导数为1，能够有效缓解梯度消失问题，同时计算效率较高。但是，ReLU函数存在所谓的“死神经元”问题，即当输入为负数时，神经元不会被激活，导致梯度永远为零。 4. ELU函数：ELU函数（Exponential Linear Unit）是对ReLU函数的改进，它在负区间内引入了指数项，使得函数的输出在负区间内为负值，并且具有平滑的曲线。ELU函数的输出均值接近零，有助于缓解内部协变量偏移问题，但是计算量相对较大。 5. PReLU函数：PReLU函数（Parametric Rectified Linear Unit）是ReLU函数的一个变种，它引入了一个可学习的参数，使得负区间内的斜率是一个可学习的值而不是固定的0。这使得PReLU函数在一定程度上能够自适应调整负区间内的梯度流动。 6. Softplus函数：Softplus函数可以看作是ReLU函数的平滑版本，它的输出为输入的自然指数的对数加一。Softplus函数在正区间内的导数为1，在负区间内的导数趋近于零但不为零，这使得它能够避免ReLU函数中的“死神经元”问题，但计算效率不如ReLU函数。 7. Linear函数：Linear函数（线性函数）是最简单的激活函数，其输出等于输入值。在神经网络中，线性激活函数不提供任何非线性变换，通常只在输出层使用，或者在某些特定类型的网络结构中使用。 在深度学习实践中，选择合适的激活函数对于训练效果和模型性能有着至关重要的影响。不同的激活函数有各自的优势和局限性，通常需要根据具体问题和网络结构来选择最合适的激活函数。例如，对于深层网络，ReLU及其变种往往能提供更好的性能和更快的收敛速度。而对于一些特定的问题，如需要输出概率分布，sigmoid和tanh函数可能会是更好的选择。