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深度学习基础-ReLU和Sigmoid对比

ReLU

深度学习基础-ReLU和Sigmoid对比_第1张图片
大于0则原样输出，小于0，截断

Sigmoid函数
在这里插入图片描述
深度学习基础-ReLU和Sigmoid对比_第2张图片

ReLU相比于Sigmoid几乎是碾压的，如果能用ReLU且能用Sigmoid直接ReLU
效果上：
1.sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信息丢失，从而无法完成深层网络的训练；而ReLU就不会
2.Relu会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性(对于特征选取更好)，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生
性能上：
采用sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多

那么Sigmoid存在的意义呢？
对于二元分类问题，输出层的激活函数只能是sigmoid

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