深度学习中常见的激活函数总结

深度学习中常见的激活函数总结

本文这里介绍了深度学习中常见的激活函数，因为深度学习在训练时利用反向传播的思
想， 需要计算激活函数的导数。针对以下四种激活， 介绍其特点：

1. sigmoid activation function

2. Tanh activation function

3. Rectified Linear Unit (ReLU)

4. Leaky linear unit (Leaky ReLU)

ReLU、 Leaky ReLU 两者的优点是：

第一，在 z z 的区间变动很大的情况下，激活函数的导数或者激活函数的斜率都会远大于0，在程序实现就是一个 if-else 语句，而 sigmoid 函数需要进行浮点四则运算，在实践中，使用 ReLu 激活函数神经网络通常会比使用 sigmoid 或者 tanh 激活函数学习的更快。

第二， sigmoid 和 tanh 函数的导数在正负饱和区的梯度都会接近于 0，这会造成梯度弥散，而 Relu 和 Leaky ReLu 函数大于 0 部分都为常熟，不会产生梯度弥散现象。 (同时应该注意到的是， Relu 进入负半区的时候，梯度为 0，神经元此时不会训练，产生所谓的稀疏性，而 Leaky ReLu 不会有这问题)。 z z 在 ReLu 的梯度一半都是 0，但是，有足够的隐藏层使得 z 值大于 0，所以对大多数的训练数据来说学习过程仍然可以很快。

5.概括一下不同激活函数的过程和结论：

sigmoid 激活函数：除了输出层是一个二分类问题基本不会用它。

tanh 激活函数： tanh 是非常优秀的，几乎适合所有场合。

ReLu 激活函数：最常用的默认函数， 如果不确定用哪个激活函数，就使用 ReLu 或者
Leaky ReLu。