常用的AI激活函數解析：Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax的深度學習實踐

激活函數在深度學習中扮演著至關重要的角色，它們能夠為神經網路引入非線性特性，使得網路能夠更好地學習並模擬複雜的輸入輸出關係。正確選擇和使用激活函數對於神經網路的性能和訓練效果有著重要的影響

本文將介紹四種常用的激活函數：Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax，從簡介、使用場景、優點、缺點和最佳化方案五個維度進行探討，為您提供關於激活函數的全面理解。

1、Sigmoid函數

#SIgmoid函數公式

##簡介：Sigmoid函數是一種常用的非線性函數，可以將任何實數映射到0到1之間。

它通常用於將不歸一化的預測值轉換為機率分佈。

SIgmoid函數圖像

應用場景：

輸出限制在0到1之間，表示機率分佈。
• 處理迴歸問題或二元分類問題。

以下是優點：

• 可以將任何範圍的輸入對應到0-1之間，適合表示機率。
• 這個範圍是有限的，這使得計算更加簡單和快速。

缺點：在輸入值非常大時，梯度可能會變得非常小，導致梯度消失問題。

優化方案：

• 使用ReLU等其他激活函數：結合使用其他激活函數，如ReLU或其變種（Leaky ReLU和Parametric ReLU）。
• 使用深度學習框架中的最佳化技巧：利用深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）提供的最佳化技巧，如梯度裁剪、學習率調整等。

2、Tanh函數

Tanh函數公式

簡介：T

anh函數是Sigmoid函數的雙曲版本，它將任何實數映射到-1到1之間。

Tanh函數圖像

應用程式場景：當需要一個比Sigmoid更陡峭的函數，或者在某些需要-1到1範圍輸出的特定應用中。

以下是優點：提供了更大的動態範圍和更陡峭的曲線，可以加快收斂速度

Tanh函數的缺點在於，當輸入接近±1時，其導數迅速接近0，導致梯度消失的問題

最佳化方案：

• #使用ReLU等其他激活函數：結合使用其他激活函數，如ReLU或其變種（Leaky ReLU和Parametric ReLU）。
• 採用殘差連接：殘差連線是一種有效的最佳化策略，如ResNet（殘差網路）。

3、ReLU函數

ReLU函數公式

簡介：ReLU激活函數是一種簡單的非線性函數，其數學表達式為f(x) = max(0,

x)。當輸入值大於0時，ReLU函數輸出該值；當輸入值小於或等於0時，ReLU函數輸出0。

ReLU函數圖片

應用程式場景：ReLU活化函數廣泛應用於深度學習模型中，尤其在卷積神經網路（CNN）中。它的主要優點是計算簡單、能有效緩解梯度消失問題，並

能夠加速模型的訓練。因此，在訓練深度神經網路時，ReLU常常作為首選的激活函數。

以下是优点：

• 缓解梯度消失问题：与Sigmoid和Tanh等激活函数相比，ReLU在激活值为正时不会使梯度变小，从而避免了梯度消失问题。
• 加速训练：由于ReLU的简单性和计算高效性，它可以显著加速模型的训练过程。

缺点：

• “死亡神经元”问题：当输入值小于或等于0时，ReLU的输出为0，导致该神经元失效，这种现象称为“死亡神经元”。
• 不对称性：ReLU的输出范围是[0, ∞)，而输入值为负数时输出为0，这导致ReLU输出的分布不对称，限制了生成的多样性。

优化方案：

• Leaky ReLU：Leaky ReLU在输入小于或等于0时，输出一个较小的斜率，避免了完全的“死亡神经元”问题。
• Parametric ReLU（PReLU）：与Leaky ReLU不同的是，PReLU的斜率不是固定的，而是可以根据数据进行学习优化。

4、Softmax函数

Softmax函数公式

简介：Softmax是一种常用的激活函数，主要用于多分类问题中，可以将输入的神经元转化为概率分布。它的主要特点是输出值范围在0-1之间，且所有输出值的总和为1。

Softmax计算过程

应用场景：

• 在多分类任务中，用于将神经网络的输出转换为概率分布。
• 在自然语言处理、图像分类、语音识别等领域广泛应用。

以下是优点：在多分类问题中，能够为每个类别提供一个相对的概率值，方便后续的决策和分类。

缺点：会出现梯度消失或梯度爆炸问题。

优化方案：

• 使用ReLU等其他激活函数：结合使用其他激活函数，如ReLU或其变种（Leaky ReLU和Parametric ReLU）。
• 使用深度学习框架中的优化技巧：利用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）提供的优化技巧，如批量归一化、权重衰减等。

以上是常用的AI激活函數解析：Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax的深度學習實踐的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！