Sigmoid/Tanh/ReLu激活函数的优缺点

最新推荐文章于 2025-03-19 13:36:13 发布
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分类专栏： 深度学习基础
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版权
激活函数的作用

引入非线性，增强神经网络的表达能力

Sigmoid/Tanh/ReLu激活函数的优缺点

在这里插入图片描述

这三个激活函数都没能解决梯度消失

梯度弥散就是梯度消失。
一种很流行的说法是Relu解决了梯度消失的问题，其实并不是这样。
单从激活函数的导数来说，看激活函数的“死区”范围，即导数接近于0的区间。Sigmoid和Tanh仅0附近一小段范围非死区；即使是Relu仍有一半的死区。
此外，梯度不仅包括激活函数的导数，还有输出值。不能指望一个激活函数能解决梯度消失。不同的激活函数对输出有不同的影响。要考虑的东西就更多了。

relu函数的优缺点
Jiashilin
07-22 1万+
优点： SGD算法的收敛速度比 sigmoid 和 tanh 快；（梯度不会饱和，解决了梯度消失问题） 计算复杂度低，不需要进行指数运算； 适合用于后向传播。 缺点： ReLU的输出不是zero-centered； ReLU在训练的时候很”脆弱”，一不小心有可能导致神经元”坏死”。举个例子：由于ReLU在x<0时梯度为0，这样就导致负的梯度在这个ReLU被置零，而且这个神经元有...
深度学习中的Relu和Sigmoid/tanh区别
zhouzongzong的博客
03-16 3108
ReLU 大于0则原样输出，小于0，截断 Sigmoid函数 ReLU相比于Sigmoid几乎是碾压的，如果能用ReLU且能用Sigmoid直接ReLU 效果上： 1.sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信息丢失，从而无法完成深层网络的训练；而ReLU就不会 2.Relu会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性(对于特征选取更好)，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生 性能上： 采用
sigmoid函数_温故知新——激活函数及其各自的优缺点
weixin_39945445的博客
11-22 5926
1.什么是激活函数？所谓激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。激活函数对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。如图，在神经元中，输入（inputs ）通过加权，求和后，还被作用在一个函数上，这个函数就是激活函数。2.为什么要用激活函数？如果...
【深度学习基础】第七课：激活函数
qq_34222839的博客
03-01 1391
目前为止，我们所用的激活函数都是sigmoid函数，但有时其他函数的效果要更好，本文将介绍其他常用的激活函数。
几种激活函数比较
磕盐xy
09-19 1406
几种激活函数比较 为什么用激活函数 如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。 如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。 激活函数比较 a=sigmoid(z) 优点：输出为（0，1） 缺点：z足够大或者足够小时导数趋于零，使得梯度下降太慢；函数不是...
小菜鸟对sigmoid激活函数优缺点的认识
weixin_40510799的博客
03-24 4146
sigmoid的优点and缺点： ①处处连续便于求导（对应缺点：求导计算量大，反向传播过程中计算loss值的梯度时还会涉及除法）； ②可以将上层传过来的值进行压缩，压缩到[0,1]之间，在网络最后一层加入sigmoid便于我们处理二分类问题（对应缺点：由于当输入值在[-4,4]之间时导数值比较大，其余部分导数值趋于0，很容易出现梯度消失的情况，从而无法实现深层网络的训练）。 根据sigmoi...
深度学习中激活函数的优缺点
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NOT_GUY的博客
12-08 3万+
在深度学习中，信号从一个神经元传入到下一层神经元之前是通过线性叠加来计算的，而进入下一层神经元需要经过非线性的激活函数，继续往下传递，如此循环下去。由于这些非线性函数的反复叠加，才使得神经网络有足够的capacity来抓取复杂的特征。 为什么要使用非线性激活函数？ 答：如果不使用激活函数，这种情况下每一层输出都是上一层输入的线性函数。无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性函数，这样就和只有一
常用激活函数：Sigmoid/Softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh...（Pytorch）
NorthSmile的博客
08-29 4982
1）公式定义及图示该函数输入为任意形状，输出与输入保持一致，此操作是将所有元素映射到(0,1)范围内，推导如下：2）调用方式1）公式定义公式理解：分母为输入向量中的所有元素按照指数方式求和，然后将输入中的每个元素按照指数方式除以分母得到计算结果。2）调用方式该函数输入/输出为n维向量，目的是将其输入重新缩放，使其所有元素皆属于[0,1]，并且此时所有元素总和为1。...
逻辑回归之sigmoid/tanh/relu激活函数
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08-02 1万+
z=ωTx+bz=ωTx+bz = \omega^Tx + b y=y=y =
神经网络基础：感知器、激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）详解
最新发布
一碗黄焖鸡三碗米饭的博客
03-19 999
感知器和激活函数是神经网络中的两个核心组件，它们共同决定了神经网络的学习能力和表示能力。感知器作为神经网络的基本构建块，通过加权求和后结合激活函数生成输出；而激活函数则是神经网络的“心脏”，它将线性模型转化为非线性模型，使得神经网络能够处理复杂的任务。在实际应用中，选择合适的激活函数对于提高网络性能至关重要。对于大多数深度神经网络，ReLU激活函数通常是首选，因为它能加速训练并缓解梯度消失问题。然而，在特定场景下，Sigmoid和Tanh依然有其独特的优势，特别是在二分类问题和某些特定网络架构中。
【深度学习】—激活函数、ReLU 函数、 Sigmoid 函数、Tanh 函数
我们都是被分成两半的人，一边热爱生活，一边憎恨生活。面对生活，我们总是在矛盾的两端摇摆，在反复的矛盾和犹豫中，一边踉跄前行，一边重振旗鼓。我渴望改变，渴望变得更好，渴望找到出口……就像一个溺水人的挣扎，就像一个救生圈。我是一个矛盾集合体，想要变得快乐，但是
10-05 2208
我们已经了解了如何使用非线性激活函数（如 ReLU、sigmoid 和 tanh）来构建具有更强表达能力的多层神经网络。值得一提的是，如今借助开源的深度学习框架，只需几行代码即可快速构建模型，而在 20 世纪 90 年代，训练这些网络可能需要数千行 C 或 Fortran 代码。
深入解析ReLU激活函数的优缺点及其平衡策略
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ReLU（Rectified Linear Unit）是一种常用的激活函数，广泛应用于深度神经网络中。它有其优缺点，在不同场景下需要权衡使用。
深度学习中各激活函数的优缺点
NEVERGUVEIP的博客
03-20 2997
转自：https://blog.youkuaiyun.com/NOT_GUY/article/details/78749509 在深度学习中，信号从一个神经元传入到下一层神经元之前是通过线性叠加来计算的，而进入下一层神经元需要经过非线性的激活函数，继续往下传递，如此循环下去。由于这些非线性函数的反复叠加，才使得神经网络有足够的capacity来抓取复杂的特征。 为什么要使用非线性激活函数？ 答：如果不使...
sigmoid和ReLU的优劣
qq_31699373的博客
10-03 9459
激活函数的作用：为了增加神经网络模型的非线性。 Relu优点：（1）relu函数在大于0的部分梯度为常数，所以不会产生梯度弥散现象.。而对于sigmod函数，在正负饱和区的梯度都接近于0，可能会导致梯度消失现象。 （2）Relu函数的导数计算更快，所以使用梯度下降时比Sigmod收敛起来要快很多。 Relu缺点：Relu死亡问题。当 x 是小于 0 的时候，那么从此所以流过这个神经元的梯度将...
神经网络的各种激活函数的优缺点对比分析
zhan867791458的博客
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主要对比分析了神经网络各种激活函数的优缺点。
深度神经网络中常用的激活函数的优缺点分析
生命在于折腾！
06-27 1万+
深度神经网络中常用的激活函数的优缺点分析 本文主要总结了深度神经网络中常用的激活函数，根据其数学特性分析它的优缺点。 在开始之前，我们先讨论一下什么是激活函数(激活函数的作用)？ 如果将一个神经元的输出通过一个非线性函数，那么整个神经网络的模型也就不在是线性的了，这个非线性函数就是激活函数。 显然非线性函数具有更强的表达能力。引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络表达能力（泛化能力）就更加强...
激活函数比较优缺点
qq_41496108的博客
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激活函数及其各自的优缺点
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10-08 594
目录1.什么是激活函数？2.为什么要用激活函数？3.激活函数为什么是非线性的？4.常用的激活函数：sigmoid，Tanh，ReLU，Leaky ReLU，PReLU，ELU，Maxout5.神经网络的输入为什么要0均值化6.常见激活函数对比 1.什么是激活函数？ 所谓激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。 激活函数对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网
Sigmoid、Tanh、ReLu这三个激活函数有什么缺点或不足，有没有改进的激活函数？
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08-09 775
Sigmoid、Tanh和ReLU等激活函数在深度学习中被广泛使用，但它们各自也存在一些缺点或不足。总之，不同的激活函数在不同的场景下可能表现更好。选择适合任务和网络结构的激活函数，可以在一定程度上改善梯度问题、训练速度和模型性能。
请论述sigmoid,tanh,ReLU函数的优缺点
06-02
Sigmoid函数、tanh函数和ReLU函数是深度学习中常用的激活函数，它们各自有自己的优缺点。 1. Sigmoid函数 Sigmoid函数的公式为：$f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$。Sigmoid函数的输出值在0到1之间，适用于二分类任务。 优点： - 输出值在0到1之间，可以被解释为概率，适用于二分类任务。 - 可以通过梯度下降等优化算法进行训练。 缺点： - Sigmoid函数的导数在0附近的梯度很小，容易出现梯度消失问题。 - Sigmoid函数的计算比较复杂，容易导致计算量过大。 - Sigmoid函数的输出不是以0为中心的，容易导致梯度方向不稳定。 2. tanh函数 tanh函数的公式为：$f(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}}$。tanh函数的输出值在-1到1之间，适用于多分类任务。 优点： - tanh函数的输出值在-1到1之间，可以被解释为概率，适用于多分类任务。 - tanh函数的导数在0附近的梯度比Sigmoid函数大，相对不容易出现梯度消失问题。 缺点： - tanh函数的计算也比较复杂，容易导致计算量过大。 - tanh函数的输出不是以0为中心的，容易导致梯度方向不稳定。 3. ReLU函数 ReLU函数的公式为：$f(x) = max(0, x)$。ReLU函数的输出值在0到正无穷之间，适用于解决梯度消失问题。 优点： - ReLU函数的计算速度比较快，适用于大规模数据处理。 - ReLU函数的导数在正数部分为1，容易计算。 - ReLU函数的输出是以0为中心的，相比Sigmoid和tanh函数，不容易出现梯度方向不稳定问题。 缺点： - ReLU函数的导数在负数部分为0，容易出现神经元死亡问题。 - ReLU函数的输出在负数部分为0，不适用于处理负值数据。 - ReLU函数在处理负数部分的输出总是为0，对于一些应用场景可能不太适用。 综上所述，不同的激活函数在不同的应用场景下有不同的优缺点，需要根据具体的任务来选择合适的激活函数。
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