深度學習激活函數比較
一、Sigmoid函數
1)表達式
2)函數曲線
3)函數缺點
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- 梯度飽和問題。先看一下反向傳播計算過程:
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反向求導:
而其中:
所以,由上述反向傳播公式可以看出,當神經元數值無線接近1或者0的時候,在反向傳播計算過程中,梯度也幾乎為0,就導致模型參數幾乎不更新了,對模型的學習貢獻也幾乎為零。也稱為參數彌散問題或者梯度彌散問題。
同時,如果初始權重設置過大,會造成一開始就梯度接近為0,就導致模型從一開始就不會學習的嚴重問題。
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- 函數不是關於原點中心對稱的。
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二、tanh函數
1)公式
2)曲線
tanh 函數同樣存在飽和問題,但它的輸出是零中心的,因此實際中 tanh 比 sigmoid 更受歡迎。
三、ReLU函數
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