深度学习激活函数比较

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一、Sigmoid函数

　　1）表达式

　　2）函数曲线

　　3）函数缺点

• • • 　梯度饱和问题。先看一下反向传播计算过程：

　　　　　　　　　　反向求导：

　　　　　　　　　　而其中：

 　　　　　　　　　　所以，由上述反向传播公式可以看出，当神经元数值无线接近1或者0的时候，在反向传播计算过程中，梯度也几乎为0，就导致模型参数几乎不更新了，对模型的学习贡献也几乎为零。也称为参数弥散问题或者梯度弥散问题。

　　　　　　　　　　同时，如果初始权重设置过大，会造成一开始就梯度接近为0，就导致模型从一开始就不会学习的严重问题。

• • • 　函数不是关于原点中心对称的。　　　　　　　

二、tanh函数

　　1）公式

　　2）曲线

　　tanh 函数同样存在饱和问题，但它的输出是零中心的，因此实际中 tanh 比 sigmoid 更受欢迎。

三、ReLU函数

深度学习激活函数比较

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