为什么二分类问题不能用Relu函数？

最新推荐文章于 2025-07-12 12:15:41 发布

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本文探讨了两种常用的激活函数——Sigmoid和ReLU。Sigmoid函数将所有输入映射到（0,1）区间，每个输入对应特定输出，但存在梯度消失问题。而ReLU则将负数映射为0，正数保持不变，解决了Sigmoid的部分问题，但在某些情况下可能导致神经元死亡。

sigmoid函数：将（-∞，∞）映射到（0,1），每一个输入都有一个特定的输出

Relu：将（-∞，∞）映射到（0,1），但是所有输入值为负的都将被映射到0，这样就无法分类了

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relu函数的优缺点

Jiashilin

07-22

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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...

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WGS.

08-23

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ReLU函数 Vs Sigmoid 函数——XOR问题究竟用那个好

zhenjiteng的博客

10-09

2499

咱们在这来探究一个问题，这个问题我一开始以为是书错了(但是显然不可能，神书怎么可能错呢，呜呜。)我写的不太好，老师和各位大佬帮我批评指正，是有关输出函数的问题。问题先看下边的图。

NNDL 实验五前馈神经网络（1）二分类任务

qq_56829032的博客

09-28

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NNDL 实验五前馈神经网络（1）二分类任务

实验五前馈神经网络（1）二分类任务

m0_64715292的博客

09-30

1881

前馈神经网络弯月数据集 二分类任务

激活函数是什么？常用的激活函数：ReLU函数、sigmoid函数和tanh函数

最新发布

wh1236666的博客

07-12

1395

第一个图展示 Sigmoid 函数本身的非线性特性（将输入映射到 (0,1) 区间）；第二个图展示 Sigmoid 导数的分布特性（中间大、两边小，易导致梯度消失）。

Sigmoid型函数、ReLU函数

CarpeDiem

01-01

5802

激活函数是全连接神经网络中的一个重要部分，缺少了激活函数，全连接神经网络将退化为线性分类器。本篇主要介绍最常用的Sigmod型函数和Relu函数，了解这些函数的特性，也更有利于对相应的模型选择合适的激活函数。

为什么 ReLU 比 Sigmoid 更常用？（面试题200合集）

qq_38334677的博客

03-12

804

ReLU 因其在梯度传播、计算效率、稀疏性和收敛速度上的优势，取代 Sigmoid 成为默认选择，尤其在卷积神经网络（CNN）和深度网络中。虽然 Sigmoid 在某些场景（如二分类输出层）仍有用途，但 ReLU 的整体表现更优，是现代深度学习的主流激活函数。

损失函数_激活函数的分类

HDYYZDN的博客

11-06

280

机器学习-深度学习的知识：监督学习分类问题，输出是离散的值。回归问题，输出是连续的值。分类问题损失函数: 针对分类问题，使用的是交叉熵损失函数，针对回归问题，使用的是MSE和误差的绝对值引入激活的函数的原因：（激活函数用于隐藏层）输入X 经过xw+b以后还是线性的，输出都是输入的线性组合，无论引入多少层都是线性的，隐含层的存在没有意义，不能对数据进行很好的拟合。如果引入激活函数，使神经网...

ReLU函数的缺陷

qq_21763381的博客

02-06

4474

　ReLU激活功能并不完美。它有一个被称为 “ReLU 死区” 的问题：在训练过程中，一些神经元会“死亡”，即它们停止输出 0 以外的任何东西。在某些情况下，你可能会发现你网络的一半神经元已经死亡，特别是使用大学习率时。在训练期间，如果神经元的权重得到更新，使得神经元输入的加权和为负，则它将开始输出 0 。当这种情况发生时，由于当输入为负时，ReLU函数的梯度为0，神经元就只能输出0了。　...

几种常见的激活函数

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MachineLP的专栏

09-30

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你要的答案或许都在这里：小鹏的博客目录 MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP 本课程笔记是基于今年斯坦福大学Feifei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson联合开设的Convolutional Neural Networks for Visual Recognit...

深度学习1：二分类问题

L的博客

10-09

4296

IMDB数据包含来自互联网电影数据库的50000条两极分化的评论，数据集被分为用于训练的25000条评论与用于测试的25000条评论，训练集和测试集都包含百分之五十的正面评论和百分之五十负面评论。该数据集也内置于Keras库，它已经过预处理：评论已经被转换为整数序列，其中每个整数代表字典中的某个单词。加载IMDB数据集 from tensorflow.keras.datasets import imdb # 仅仅保留训练数据前10000个最常出现的单词，低频单词将被舍弃，加载数据，其中train_la

多角度理解sigmoid，relu和tanh激活函数

m0_56531353的博客

06-14

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sigmoid激活函数适应环境：适合二分类问题的输出层；函数表达式:

神经网络最后一层处理

I‘m Frank Lee

03-14

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神经网络最后一层处理回归任务分类任务二分类多分类通常，根据目标任务的不同，神经网络的最后一层处理方式也会不同。这篇文章将根据任务类型分别讨论。回归任务如果目标任务的预测值在 (−∞,+∞)(-\infty,+\infty)(−∞,+∞)，一般默认不使用激活函数，意味着神经网络的输入和输出是线性关系。不过，以这种目标为任务的神经网络，一般在隐藏层使用非线性激活函数，在输出层不使用激活函数。如果目标任务的预测值在 [0,+∞)[0,+\infty)[0,+∞)，一般使用ReLU，例如房价预测的回归任务。

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David Xiao

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三个激活函数图像如下：如果你的函数值区和定义域都是正值，那么用tanh和sigmoid都可以达到比较好的效果，如果函数数值区和定义域有一个为负数(例如y=x^2, x在(-0.5 0.5))那么必须使用tanh才能达到好的效果。综上：曲线模型最好选择tanh函数。 relu常用于分类、聚类，因为类别都是正值标签例如001,010,100等One-hot编码，因此relu非0即1的选择最好。 ...

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pengkingli的博客

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用神经网络做的简单的二分类这两周学习了深度学习的基础知识，大概看了下BP，CNN，RNN的基本原理和概念，又用了几个小时时间(白天要上班只能晚上学习)简单看了下Keras文档，建立了一个非常简单的神经网络模型。

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09-23

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shap 模型Responsible AI has been a very hot topic in recent years. Accountability and explainability now become the necessary components of your machine learning models, particularly when the models mak...

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一、这个IMDB数据集包含了50000条电影评论，其中25000条用于训练，另外25000条用于测试。其label只包含0或1，其中0表示负面评价，1表示正面评价 from keras.datasets import imdb (train_data,train_labels),(test_data,test_labels) = imdb.load_data(num_words=8000) ...

分类问题配合relu函数适合什么类型的损失函数

04-28

### 分类问题中配合ReLU激活函数适合的损失函数在分类问题中，选择合适的损失函数对于模型性能至关重要。尽管ReLU作为激活函数广泛应用于隐藏层，但它并不直接影响最终输出层的设计以及损失函数的选择。然而，在实际应用中，为了实现高效的训练效果，通常会结合ReLU激活函数的特点来设计整体架构。 #### 输出层与损失函数的关系对于二分类问题，常见的做法是在输出层使用 **sigmoid** 激活函数，并搭配 **交叉熵损失 (Binary Cross-Entropy)** 来衡量预测值与真实标签之间的差异[^1]。这是因为sigmoid函数将输出压缩到(0, 1)范围内，便于解释为概率估计，而交叉熵损失能够有效地捕捉这种概率分布间的距离。而对于多分类问题，则倾向于采用 **softmax** 激活函数于输出层，随后利用 **多类别交叉熵损失 (Categorical Cross-Entropy)** 进行优化[^3]。Softmax函数的作用在于将多个未归一化的分数转化为合法的概率分布形式，这使得后续计算更加直观合理。即使前几层采用了ReLU这样的非饱和型激活函数，只要最后一层选用恰当的形式匹配具体任务需求即可达成良好表现。实际上，ReLU有助于缓解梯度消失现象并加速收敛过程，因此成为现代深层网络结构中的主流配置之一[^4]。以下是两种典型情况下推荐使用的组合： 1. 对于二分类问题： ```python import torch.nn as nn criterion = nn.BCELoss() # Binary Cross Entropy Loss output_activation = nn.Sigmoid() ``` 2. 对于多分类问题： ```python import torch.nn as nn criterion = nn.CrossEntropyLoss() # Combines LogSoftmax and NLLLoss internally output_activation = None # No need to manually apply Softmax when using CrossEntropyLoss ``` 值得注意的是，在某些特殊场景下也可能考虑其他类型的损失函数，比如Hinge loss用于支持向量机风格的目标设定或者Focal loss应对极端不平衡数据集等问题。但总体而言，上述提到的标准方案已经覆盖了绝大多数常规应用场景下的最佳实践指南。