最新激活函数 激活函数怎么算

文章目录

• 一、什么是激活函数？
• 二、激活函数的种类

• 2.1 Sigmoid
• 2.2 tanh(z)
• 2.3 ReLU
• 2.4 Leaky ReLu
• 2.5 ELU

• 三、激活函数、输出函数的比较

• 3.1 sigmoid和tanh激活函数的区别
• 3.2 sigmoid作为网络中间激活层和输出层的区别
• 3.3 sigmoid输出函数和softmax输出函数的区别

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一、什么是激活函数？

       激活函数是来向神经网络中引入非线性因素的，通过激活函数，神经网络就可以拟合各种曲线。

二、激活函数的种类

2.1 Sigmoid

● 公式

● 示意图

● 改变权重w发生的情况
权重w使得sigmoid函数可以调整其倾斜程度，下面这幅图是当权重变化时，sigmoid函数图形的变化情况:

● 改变偏移量b的情况
       下面我们改变偏移量b，它不会改变曲线大体形状，但是改变了数值结果:

2.2 tanh(z)

● 公式

● 图形

2.3 ReLU

● 公式

       f(x) = max(0, x)

● 图形

2.4 Leaky ReLu

● 公式
       f(x) = max(0.1x, x)

● 图形

2.5 ELU

● 公式

● 图形

三、激活函数、输出函数的比较

3.1 sigmoid和tanh激活函数的区别

1. 值域不同，sigmoid值域为（0,1），tanh值域是(-1,1)。
2. 导数(梯度)不同，sigmoid的导数最大是0.25，(y*( 1-y) ) ,tanh的导数最大是1, ( 1-(y^2)).
3. 作为激活而言，提供的非线性能力不同，tanh的非线性能力要强于sigmoid的非线性能力。
4. 作为输出函数，代表的意义不同，经过sigmoid输出的是一个概率值 ，而经过tanh输出的是一个带有方向性的分布值。

3.2 sigmoid作为网络中间激活层和输出层的区别

       sigmoid作为网络中间层提供模型的非线性能力，提高模型稳定性。而作为输出层的作用是压缩数据，让输出的实数值变成概率值。

3.3 sigmoid输出函数和softmax输出函数的区别

1. softmax输出函数的作用是进行多分类，它将输入的多个实数值转化成一组慨率值,将输入最大的实数转化为最大的概率值，而将其他的实数压缩为更小的概率值，这一组概率值的总和为1。所以这一组概率值之间是有关系的。
2. sigmoid输出函数的作用是分类，它只输出一个值，表示的是概率。首先sigmoid输入的是一个实数， 然后输出的时候将这个实数转化为一个概率值，如果概率值趋近于0,表示这个类别， 如果概率趋近于1,表示另个类别。
3. 如果在sigmoid输出函数中传入多个实数值， 输出的多个概率结果之间是没有任何关系的。当所要处理的问题是二分类的时候softmax和sigmoid二者之间可以替换。