激活函数

激活函数（Activation Function）在神经网络中起到非常重要的作用。它们是神经元的一部分，用于引入非线性因素，使得神经网络能够拟合复杂的非线性函数。激活函数将神经元的输入加权求和后，通过非线性变换输出到下一层神经元。激活函数的选择对神经网络的性能有很大影响。

以下是一些常见的激活函数：

Sigmoid函数（Logistic函数）：Sigmoid函数将输入值映射到0到1之间，使其可以用于表示概率。Sigmoid函数广泛应用于二分类问题和输出层。
双曲正切函数（Tanh）：Tanh函数将输入值映射到-1到1之间，输出值以0为中心。Tanh函数在很多情况下可以取代Sigmoid函数，因为它具有更好的训练性能。
ReLU函数（Rectified Linear Unit）：ReLU函数是一个分段线性函数，它在输入值大于0时保持线性，而在输入值小于等于0时输出为0。ReLU函数在深度学习中非常流行，因为它可以缓解梯度消失问题并加速训练过程。
Leaky ReLU函数：Leaky ReLU函数是ReLU函数的变种，它在输入值小于0时保持一个很小的正斜率，而不是输出为0。这种改进可以防止神经元在训练过程中“死亡”。
ELU函数（Exponential Linear Unit）：ELU函数在输入值大于0时保持线性，在输入值小于0时呈指数衰减。ELU函数的这种特性可以使得神经网络更容易收敛，并提高训练性能。
Softmax函数：Softmax函数通常用于多分类问题的输出层。它将输入值转换为概率分布，使得输出向量的每个元素表示属于相应类别的概率。

激活函数的选择依赖于具体应用和问题。一般来说，在隐藏层中，ReLU及其变种（如Leaky ReLU和ELU）是较好的选择；在输出层，对于二分类问题，可以使用Sigmoid函数，而对于多分类问题，可以使用Softmax函数。

本文作者：Maeiee

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