面试官：谈谈神经网络的激活函数吧！

这也是一道常见的面试题，快来学习一下吧！

激活函数在神经网络中起着至关重要的作用，它们决定了神经网络如何学习和适应数据。以下是几种常见的激活函数及其使用场景：

1. Sigmoid激活函数：

• 特点：将输入值映射到0到1之间。对于非常大的负数，输出为0；对于非常大的正数，输出为1。
• 使用场景：二分类问题。由于其输出值在0到1之间，因此非常适合表示概率。
• 缺点：容易出现梯度消失问题，因为当神经元的活跃度在0和1处饱和时，梯度接近于0。此外，Sigmoid的输出均值不是0，这可能导致模型训练过程中的问题。

1. Tanh激活函数：

• 特点：将输入值映射到-1到1之间，具有平滑的输出曲线，并且其输出均值是0。
• 使用场景：回归问题和循环神经网络（RNN）。在RNN中，Tanh函数通常用于隐藏层，因为它可以使得输出值在-1到1之间，这有助于控制梯度的流动。
• 与Sigmoid相比的优势：由于其输出均值为0，可以在一定程度上减轻梯度消失问题。

1. ReLU激活函数：

• 特点：当输入信号小于0时，输出为0；当输入信号大于0时，输出等于输入。它只需要一个阈值就可以得到激活值，不需要像Sigmoid一样进行复杂的指数运算。
• 使用场景：深度学习中广泛应用。由于其计算速度快且能够解决梯度消失问题，ReLU函数在大多数情况下都能取得较好的效果。
• 缺点：在某些情况下，ReLU函数可能会导致神经元“死亡”，即某些神经元的输出始终为0，这可能会影响到模型的训练效果。

1. Leaky ReLU激活函数：

• 特点：与ReLU函数类似，但将输入值小于0的部分乘以一个小于1的斜率，以解决ReLU函数的死亡神经元问题。
• 使用场景：当担心ReLU函数可能导致神经元死亡时，可以考虑使用Leaky ReLU函数。

1. ELU激活函数：

• 特点：与ReLU函数相似，但在输入值小于0的部分使用指数函数，以解决ReLU函数的死亡神经元问题。
• 使用场景：在某些情况下，ELU函数可能会比ReLU函数表现得更好，尤其是在处理噪声数据时。

除了上述激活函数外，还有其他一些激活函数，如PReLU、Swish等。选择哪种激活函数取决于具体的任务和数据。在实际应用中，需要根据具体情况进行尝试和调整，以找到最适合的激活函数。