tensorflow2.0实现鸢尾花数据集的分类(3)——激活函数

1.谜题揭晓

在上一篇博客:
tensorflow2.0实现鸢尾花数据集的分类(2)——神经网络搭建
笔者在结尾留了一个问题，今天我们就来解释一下

我们搭建神经网络比较重要的一步是前向传播，这一步少了一点东西，我们是这样做得：

with tf.GradientTape() as tape:
	#前向传播计算 y, y为预测结果
	y = tf.matmul(x_train, w) + b
	# 计算损失函数
	loss = (y - y_train)**2
	loss = tf.reduce_mean(loss, axis=0)

你可能会说，对啊，这没错啊，神经网络模型不就是：$y=x\ast w+b$，这么做有什么错吗？？

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那我再举一个例子：如果搭建两层神经网络:
$$\begin{gathered} y_1=x\ast w_1+b_1(1) \\ {y}_2=y_1\ast w_2+b_2(2) \end{gathered}$$
那么模型的表达力一定会增强吧？！
答案是否定的

将式$(1)$带入式$(2)$中，你会发现：
$$\begin{array}{rl}{y}_2& =y_1\ast w_2+b_2\\ & =(x\ast w_1+b_1)\ast w_2+b_2\\ & =x\ast (w_1\ast w_2)+(b_1\ast w_2+b_2)\end{array}$$
这本质上还是我们原来的模型$y=x\ast w+b$，可以很容易的想到，无论经过多少层神经元，最后的模型依然是$y=x\ast w+b$，所以模型表达力并不会有很大的提升。

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现在终于可以揭晓答案了，原因是，我们的"神经网络"模型，其实仍然是个线性模型，因为无论多少层，其最终化简依然是线性模型！而线性模型的不能够表达非线性的部分

那我们怎样做才能将模型非线性话呢？对的，就是引入非线性的激活函数

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2.激活函数特点

早在1943年提出的MP模型 $y=f(x\ast w+b)$ 中，就已经提出引入非线性函数$f$:

而就是由于非线性函数的加入，使得输出$y$不再是输入$x$的线性组合，神经网络可以随着层数的增加提示表达力！

我们之前一定听说过，$relu$激活函数和$sigmoid$激活函数，那他们这么有名，是具备了什么优秀的性质呢？？

• 非线性： 只有激活函数非线性时，才不会被单层网络所替代，多层神经网络可逼近所有函数
• 可微性： 优化器大多用梯度下降更新参数 ，若激活函数不可微，则无法更新参数
• 单调性： 当激活函数是单调的，能保证单层网络的损失函数是凸函数
• 近似恒等性： 有$f(x)\approx x$，当参数初始化为随机小值时，神经网络更稳定

在今后的实践中，我们可以通过以上性质来寻找属于自己模型的激活函数！

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3.常用激活函数介绍

(1).$Sigmoid$函数

• 表达式：$$f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$$
• tensorflow API ：tf.nn.sigmoid(x)
• 函数图像：
  
• 导数图像：
• 重要特点：

1. $sigmoid$将输入变为0到1的值，相当于对输入进行了归一化
2. 容易造成梯度消失，因为在更新参数时，需要从输出层到输入层进行链式求导，而我们可以从导数图线看出其导数值的范围是0到0.25，所以在进行链式求导时，需要多个0到0.25的数字相乘，容易造成梯度消失，使得参数无法继续更新(可以看做存在饱和($Saturated$)现象)
3. 输出的均值非0，收敛慢，我们希望输出是以0为均值的，而其输出为0到1使得收敛变慢
4. 存在幂运算，计算复杂度大，训练时间长

(2).$Tanh$函数

• 表达式：$$f(x)=\frac{1-e^{-2x}}{1+e^{-2x}}$$
• tensorflow API ：tf.math.tanh(x)
• 函数图像：
  
• 导数图像：
  
• 重要特点：

1. 输出均值为0
2. 仍然易造成梯度消失(可以看做存在饱和现象)
3. 含有幂运算，训练时间长

(3).$relu$函数

• 表达式：$$\begin{array}{rl}f(x)& =max\{x,0\}\\ & =\{\begin{array}{c}xx⩾0\\ 0x<0\end{array}\end{array}$$
• tensorflow API ：tf.nn.relu(x)
• 函数图像：
  
• 导数图像：
  
• 重要特点：

1. 在正区间内解决了梯度消失问题
2. 计算速度快，只需要解决输入是否大于0
3. 收敛速度快于$sigmoid$和$tanh$
4. 输出均值非0
5. 存在 $Deadrelu$问题，即送入激活函数的特征是负数时，激活函数输出是0，反向传播得到的梯度为0，导致参数无法更新，造成神经元死亡

(4).$leakyrelu$函数

• 表达式：$$\begin{array}{rl}f(x)& =max\{x,ax\}\\ & =\{\begin{array}{c}xx⩾0\\ axx<0\end{array}\end{array}$$
• tensorflow API ：tf.nn.leaky_relu(x)
• 函数图像：
  
  -导数图像
  
• 重要特点：
  理论上来讲，$LeakyReLU$有$ReLU$的所有优点，外加不会有$DeadReLU$问题，但是在实际操作当 中，并没有完全证明$LeakyReLU$总是好于$ReLU$。

4.更改神经网络:

with tf.GradientTape() as tape:
	#前向传播计算 y, y为预测结果
	y = tf.matmul(x_train, w) + b
	y = tf.nn.softmax(y)       # <-------------------------在此处加入激活函数即可，没错，就加一句代码
	# 计算损失函数
	loss = (y - y_train)**2
	loss = tf.reduce_mean(loss, axis=0)

加上激活函数，再去训练你的模型试试准确率，应该能达到$95\%$以上

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5.感谢在线绘图网站:

https://www.desmos.com/calculator
注：在该网站还可以画分段函数,如绘制$relu$函数：
$$\begin{gathered} \{x>0\}x \\ \{x<0\}0 \end{gathered}$$