激活函数 sigmoid、tanh、relu
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发布时间：2022-11-25 07:58
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时间：2023-10-09 02:27
常见的激活函数：sigmoid，tanh，relu。
sigmoid是平滑（smoothened）的阶梯函数（step function），可导（differentiable）。sigmoid可以将任何值转换为0~1概率，用于二分类。细节可以 参考 。
公式：
导数：
导数2：
图（红色原函数，蓝色导函数）：
当使用sigmoid作为激活函数时，随着神经网络隐含层（hidden layer）层数的增加，训练误差反而加大。表现为：
这种现象就是梯度弥散（vanishing gradient）。而另一种情况，梯度爆炸（exploding gradient），则是前面层的梯度，通过训练变大，导致后面层的梯度，以指数级增大。
由于sigmoid的导数值小于1/4，x变化的速率要快于y变化的速率，随着层数的增加，连续不断执行sigmoid函数，就会导致，前面更新较大的幅度，后面更新较小的幅度，因此，网络在学习过程中，更倾向于，更新后面（靠近输出层）的参数，而不是前面的参数（靠近输入层）。
sigmoid缺点：
参考1 、 参考2
tanh，即双曲正切（hyperbolic tangent），类似于幅度增大sigmoid，将输入值转换为-1至1之间。tanh的导数取值范围在0至1之间，优于sigmoid的0至1/4，在一定程度上，减轻了梯度消失的问题。tanh的输出和输入能够保持非线性单调上升和下降关系，符合BP（back propagation）网络的梯度求解，容错性好，有界。
公式：
导数：
图（红色原函数，蓝色导函数）：
sigmoid和tanh：
参考1 、 参考2 、 参考3
relu，即Rectified Linear Unit，整流线性单元，激活部分神经元，增加稀疏性，当x小于0时，输出值为0，当x大于0时，输出值为x.
公式：
图：
导数：
图：
relu对比于sigmoid：
relu的缺点：
在训练的时候，ReLU单元比较脆弱并且可能“死掉”。举例来说，当一个很大的梯度，流过ReLU的神经元的时候，可能会导致梯度更新到一种特别的状态，在这种状态下神经元将无法被其他任何数据点再次激活。如果这种情况发生，那么从此所以流过这个神经元的梯度将都变成0。也就是说，这个ReLU单元在训练中将不可逆转的死亡，因为这导致了数据多样化的丢失。
如果学习率设置得太高，可能会发现网络中40%的神经元都会死掉（在整个训练集中这些神经元都不会被激活）。通过合理设置学习率，这种情况的发生概率会降低。
在神经网络中，隐含层的激活函数，最好选择ReLU。
关于RNN中为什么选择tanh，而不是relu， 参考 。
