Keras 激活函数 Activation

激活函数详解
最新推荐文章于 2025-10-19 01:18:35 发布
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本文详细介绍了多种常见的激活函数，包括Softmax、ELU(可伸缩的指数线性单元)、Softplus、Softsign、ReLU、Tanh、Sigmoid及其变种Hard Sigmoid等。这些函数在神经网络中起到关键作用，能够引入非线性特性，从而提升模型的表现力。
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  • softmax：对输入数据的最后一维进行softmax，输入数据应形如(nb_samples, nb_timesteps, nb_dims)或(nb_samples,nb_dims)

  • elu

  • selu: 可伸缩的指数线性单元（Scaled Exponential Linear Unit），参考Self-Normalizing Neural Networks

  • softplus

  • softsign

  • relu

  • tanh

  • sigmoid

    Sigmoid函数由下列公式定义 
    Sigmoid 曲线

  • hard_sigmoid

  • linear 

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Keras深度学习实战——深度学习中常用激活函数和损失函数详解
走向CTO的路上...
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本教程将介绍 Keras 深度学习框架中常用的激活函数和损失函数。激活函数用于引入非线性特性，使得神经网络能够更好地学习和模拟复杂的输入输出关系；损失函数用于度量模型预测结果与真实值之间的差异，选择合适的损失函数对于模型的训练至关重要。Keras 深度学习框架提供了简单易用的工具来选择和使用激活函数和损失函数，这使得深度学习技术可以更加广泛地应用。
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激活函数的作用 激活函数是神经网络的重要组成部分。通过激活函数，可以让神经网络很好的解决非线性问题。在最初的阶段，使用的激活函数是sigmoid函数。但是此激活函数存在严重的梯度消失问题，在近期经常使用的是relu激活函数，而且出现了很多的变种relu函数。本文主要介绍tensorflow中keras部分的激活函数。 keras中的激活函数 keras中定义了多种的激活函数，几乎涵盖了所有的激活函数： 激活函数 描述 relu relu激活函数（修正线性单元） elu elu激活函数
GELU 激活函数详细介绍
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GELU（Gaussian Error Linear Unit，高斯误差线性单元）是由Dan Hendrycks和Kevin Gimpel于2016年提出的一种非线性激活函数，广泛用于Transformer模型（如BERT、GPT）。其公式为GELU(x) = x · Φ(x)，其中Φ(x)是标准正态分布的累积分布函数（CDF）。实际实现常用erf近似：GELU(x) ≈ 0.5 x (1 + erf(x/√2))，或sigmoid快速版x · σ(1.702x)，确保平滑性和计算效率。 图形上，GE
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深度学习Keras框架笔记之Activation类使用
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Keras深度学习框架基础第二讲：层接口(layers API)“层激活函数”
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激活函数在神经网络中起着至关重要的作用，它们引入非线性，使得网络能够学习复杂的数据表示。常见的激活函数如ReLU、Sigmoid、Tanh各有特点，而像Swish、Mish和GELU等则是近年来提出的改进版本。Log-Softmax常用于多分类问题的输出层，将原始分数转换为概率分布。自定义激活函数可以通过定义可调用的对象实现，允许研究人员根据任务需求灵活设计。选择适当的激活函数对于提高网络性能至关重要。
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喜欢看官宣的，直接去这里：https://keras.io/activations/ 本文内核也是来自这个地方。 Keras中如何使用激活函数 有两种使用方式： Activation层 其它层的activation参数 通过添加激活层使用： from keras.layers import Activation, Dense model.add(Dense(64)) model.add(Act...
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