为什么CNN的激活函数使用relu,RNN的激活函数使用tanh？

已于 2023-04-17 16:53:25 修改
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分类专栏： 深度学习Q&A 文章标签： python 深度学习 cnn rnn pytorch
于 2023-04-17 15:02:05 首次发布
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ReLU常用于CNN中，因其能有效处理非线性特征且避免梯度消失。但在RNN中，由于输出可能过大，常用tanh进行标准化，其输出范围在[-1,1]。tanh的平滑导数有助于梯度传播，但长时间依赖仍可能引发梯度问题。RNN通常使用GRU或LSTM处理序列数据，因为它们更擅长处理长序列。

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  • CNN使用ReLU激活函数的原因是ReLU能够更好地处理卷积层输出中的非线性特征，他的导数是0或1，避免和Sigmoid函数出现一样的问题：当输入值非常大或非常小的时候容易出现梯度消失的问题。
  • RNN不使用ReLU的原因是ReLU的输出范围在 [0, +∞) 上，会导致输出值非常的大，而使用tanh，他的输出范围在[-1, 1] 上，相当于对输出进行了标准化使得网络更容易训练，此外，tanh 激活函数具有平滑的导数，有助于梯度传播和避免梯度消失问题。但是由于tanh导数的取值范围为 (0,1],因此长时间依赖关系仍然可能导致梯度消失或爆炸问题。因此，一般需要采用梯度裁剪等技术来进一步避免这些问题。
  • 也有大佬说，当初设计RNN的时候relu激活函数还没出现，而且tanh后的值也相对稳定，分布在0附近，因此也一直在使用他。
  • 所以遇到同样问题的伙伴不要像我一样死钻牛角尖了，不是很重要，RNN几乎不怎末用，处理不是特别长的序列时使用GRU和LSTM还是比较多的。
深度学习------神经网络（CNN、RNN）和激活函数（sigmoid、tanh、relu、softmax）
m0_47405013的博客
01-07 1467
1.NN(神经网络) 单个感知器的表达能力有限，它只能表达线性决策面（超平面）。如果我们把众多的感知器互联起来，就像人的大脑所做的那样，再将激活函数更换为非线性函数，我们就可以表达种类繁多的非线性曲面。 2.CNN(卷积神经网络) 卷积神经网络包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络常应用于序列类的数据处理;二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别;三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类数据识别。 卷积层(Convolution layer)：提取图像特征 池化
RNN 中为什么要采用 tanh，而不是 ReLU 作为激活函数？
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08-13 2918
https://www.zhihu.com/question/61265076 也就是说在RNN中直接把激活函数换成ReLU会导致非常大的输出值 另外一方面，将激活函数换成ReLU也不能解决梯度在长程上传递的问题 ...
神经网络 - 激活函数（ReLU 函数）
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
02-27 6520
ReLU（Rectified Linear Unit，修正线性单元）是一种广泛应用于深度学习中的激活函数。其定义为：f(x) = max(0, x)，即当输入大于0时，输出为输入值；当输入小于或等于0时，输出为0。然而，ReLU也存在一些局限性，例如在训练过程中，某些神经元可能会因为始终输出0而“死亡”，即所谓的“神经元死亡”问题。为此，研究者提出了Leaky ReLU、Parametric ReLU等改进版本，以缓解这一问题。
RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？
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卷积神经网络CNNs 为什么要用relu作为激活函数？
Dontla的博客
01-18 7946
relu激活函数的优势： （1）反向传播时，可以避免梯度消失。 （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，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（以及一些人的生物解释balabala）。 （3）相对于sigmoid激活函数，tanh激活函数，求导简单。采用sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法，计算量相对...
CNN中为什么使用ReLu作为激活函数
Kangrant的博客
06-19 4480
为什么要使用激活函数？ 我们训练的神经网络模型，就是从输入到输出的一个神秘未知函数映射。我们并不知道具体的内容，只能尽可能无限的逼近它。 如果不使用激活函数，那么输出只能是线性的。 如果使用了非线性激活函数，那么就可以输出非线性函数，就可以无限逼近复杂函数。 为什么激活函数必须是非线性的？ 如果是线性激活函数，不管隐藏层多深，输出永远是输入的线性组合，这样就与没有隐藏层结果相当，所以需要引入非线性激活函数。 为什么CNN中要使用ReLu？ 1.使用sigmoid时，涉及到指数运算，反向传播时求导涉及到除法，
UserCNN模型中的激活函数有哪些，它们有何作用？
njhhuuuby的博客
06-21 174
选择合适的激活函数取决于问题的性质和网络的架构。因此，在构建CNN模型时，需要根据具体问题和实验结果来选择合适的激活函数，以提高模型的性能和训练效果。Leaky ReLU函数： Leaky ReLU是对ReLU的改进，通过引入一个小的负斜率来解决ReLU中的负数区域输出为零的问题。然而，Sigmoid函数存在梯度饱和问题，并且在远离零点时，梯度接近于零，导致训练过程中的梯度消失。激活神经元：激活函数通过激活神经元的输出，将神经网络的非线性变换引入到模型中，使得网络能够学习到更复杂的特征和表示。
CNN中一些特殊环节的反向传播（池化层+relu）
Ema1997的博客
12-14 1383
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21190081/article/details/72871704 在深度学习笔记（2）——卷积神经网络（Convolutional Neural Network）中我们介绍了CNN网络的前向传播，这一篇我们介绍CNN的反向传播，讲到反向传播的时候实质就是一大堆求梯度的数学公式，这些公式其实已经在深度学习笔记（1）——神经网络(neural network) 那篇博客中介绍过了，所以这里就不再介绍。 但是传统的神经网络无论是隐层还是激活函数的导数都
第21节：深度学习基础-激活函数比较（ReLU, Sigmoid, Tanh）
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2401_82355416的博客
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引入非线性：使神经网络能够学习和表示复杂的数据模式决定神经元输出：基于输入决定神经元是否应该被激活（输出非零值）映射输出范围：将输入映射到特定范围（如0到1或-1到1）影响梯度流动：在反向传播过程中影响梯度的计算和传播Sigmoid函数是最早被广泛使用的激活函数之一，其数学表达式为：函数输出范围在(0,1)之间，可以将任何实数映射到这个区间。Tanh（双曲正切）函数是Sigmoid函数的缩放和移位版本，其数学表达式为：输出范围在(-1,1)之间。
【深度学习】CNN 用 ReLU，RNN 用 tanh ?
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LSTM为什么用sigmoid，tanh不用relu？
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https://cloud.tencent.com/developer/article/1498959 1. why is an activation function not being zero-centred an disadvantage? Say there are two parameters w1 and w2. If the gradients of two dimensions are always of the same sign, it means we can only move r
激活函数选择：从ReLU到GELU的演变
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激活函数是神经网络中的一个关键组件，它作用于神经网络的每个神经元，决定该神经元是否被激活。简单来说，激活函数将神经元的输入映射到一个二元值（通常是0或1），这个值决定了神经元是否被激活。定义与分类：线性激活函数将输入直接映射到输出，没有引入非线性。常见的线性激活函数包括线性函数( f(x) = x )和恒等函数( f(x) = x )。非线性激活函数为神经网络引入了非线性特性，使得神经网络能够拟合复杂的非线性函数。常见的非线性激活函数包括Sigmoid、Tanh、ReLU等。
为什么在CNNs中激活函数选用ReLU，而不用sigmoid或tanh函数？
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https://blog.youkuaiyun.com/shijing_0214/article/details/53143393第一个问题：为什么引入非线性激励函数？ 如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。...
Relu激活
2301_76846375的博客
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是卷积神经网络（CNN）以及许多深度学习模型中最常用的激活函数之一。它的主要作用是引入非线性，使模型能够学习和表达更复杂的特征。以下是对ReLU激活函数的详细解释。
为神经网络选择正确的激活函数
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我们都知道神经网络模型中使用激活函数的主要目的是将非线性特性引入到我们的网络中，强化网络的学习能力。激活函数应用于隐藏层和输出层中每个节点的称为 z 的输入加权和（此处输入可以是原始数据或前一层的输出）。 在本篇文章中我们将讨论神经网络中常见的激活函数，并使用可视化技术帮助你了解激活函数的函数定义和不同的使用场景。 在看完本文章后，你可以将清楚地了解何时使用哪种激活函数，并了解不同激活函数的定义。 神经网络中不同层的激活函数 神经网络通常由三种类型的层组成：输入层、隐藏层和输出层。 输入层只保存输入数据，
RNN激活函数、Encoder-Decoder、Seq2Seq、Attention
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  RNN中为什么使用使用tanh激活，不用sigmoid、Relu   Sigmoid函数的导数范围是(0,0.25], Tanh函数的导数是(0,1]。 由于RNN中会执行很多累乘，小于1的小数累乘会导致梯度越来越接近于0,出现梯度消失现象。 Tanh与Sigmoid相比，梯度更大，收敛速度更快并且出现梯度消失的情况要优于Sigmoid。 另一点是Sigmoid的输出均大于0，不是...
算法面试之RNN激活函数、权重共享
持续战斗状态的博客
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概述 模拟人的阅读顺序 N-Gram模型：认为一个词只和前面N-1个词有关 循环神经网络RNN理论上可以往前(后)看任意多个词 梯度消失或者梯度爆炸会导致梯度为0或NaN，进而无法继续训练更新参数。上述现象称之为RNN长程依赖问题。 通常来说，梯度爆炸更容易处理一些。因为梯度爆炸的时候，程序会收到NaN错误。也可以设置一个梯度阈值，当梯度超过这个阈值时直接截取。 梯度消失更难检测，更难处理。通常有三种缓解梯度消失的方法∶ 1.初始化合理的权重值：初始化权重，使每个神经元尽可能躲开梯度消失的区域，如避免取极
神经网络中的激活函数
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07-29 877
所谓激活函数，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。在人工神经网络中，一个节点的激活函数定义了该节点在给定的输入或输入集合下的输出。在神经元中，输入的input经过一系列加权求和后作用于另一个函数，这个函数就是这里的激活函数。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了是否传递信号以及要发射给下一个神经元的内容。
激活函数在自然语言处理中的应用：从 RNN 到 Transformer
AI天才研究院
01-07 610
1.背景介绍 自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支，其主要目标是让计算机理解、生成和处理人类语言。在过去的几年里，深度学习技术在 NLP 领域取得了显著的进展，尤其是随着 Recurrent Neural Networks(RNN)和 Transformer 等模型的出现，NLP 的许多任务都取得了新的高水平。在这篇文章中，我们将深入探讨激活函数在 NLP 中的应用，从 RNN...
sigmoid激活函数，tanh激活函数有什么区别
05-01
<think>嗯，用户问的是sigmoid激活函数和tanh的区别以及它们的应用场景。首先我得回忆一下这两种激活函数的基本形式。sigmoid函数的数学表达式是$\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}$，输出范围在0到1之间。而tanh函数是双曲正切函数，表达式是$\tanh(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}}$，输出范围在-1到1之间。这两个都是S型曲线，饱和激活函数，但输出范围不同，这点可能是主要区别之一。 接下来要比较它们的梯度情况。sigmoid的导数最大是0.25，而tanh的导数最大是1。所以在反向传播时，tanh可能梯度消失的问题比sigmoid轻一些，但两者都存在饱和区梯度接近于零的问题。这可能影响训练深度网络时的收敛速度，用户提供的引用里提到ReLU这类非饱和激活函数能解决梯度消失，但用户现在关注的是sigmoid和tanh之间的对比。 然后应用场景，根据引用中的信息，sigmoid通常用于二分类的输出层，因为输出在0-1之间，可以表示概率。而tanh在隐藏层更好，因为输出以0为中心，有助于数据居中，可能加速收敛。比如在RNN中，tanh可能更常见。不过两者都可能因为梯度饱和导致训练变慢，所以深层网络常用ReLU代替。 用户之前的问题是关于逻辑回归处理多分类，其中提到了softmax作为多分类的激活函数，而这里的问题是关于sigmoid和tanh的区别，可能需要联系之前的回答，说明逻辑回归中sigmoid的作用，而多分类用softmax，但这里的问题更集中在两种激活函数本身的比较。 需要检查引用中的内容，引用2和3提到sigmoid用于输出层，tanh在隐藏层优于sigmoid，但两者都有饱和问题。引用5提到ReLU更快，但用户现在的问题不涉及ReLU，所以重点还是放在sigmoid和tanh。 可能的遗漏点包括梯度计算的具体差异，比如tanh的梯度更大，是否更有利于训练；还有输出范围对后续层的影响，比如tanh的对称性是否有助于减少输入数据的偏移，加快收敛。 另外，用户可能想知道为什么tanh在某些情况下更好，比如数据居中，这样下一层的输入会以0为中心，可能让权重更新更有效。而sigmoid的输出全为正，可能导致后续层权重更新出现zig-zag现象，影响效率。 还需要考虑实际应用中的例子，比如在自然语言处理中，LSTM常用tanh作为激活函数，而sigmoid用于门控机制，这可能是一个应用场景的区别。 总结回答结构应该是：先数学表达式和输出范围，梯度对比，应用场景，优缺点，最后给出选择建议。需要引用提供的资料中的观点，如引用2和3提到的使用场景，以及梯度消失的问题。</think>### Sigmoid与Tanh激活函数的对比分析 --- #### 一、数学特性与输出范围 1. **Sigmoid函数** - **公式**： $$ \sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} \quad \text{(输出范围：0 ~ 1)} $$ - **导数**： $$ \sigma'(x) = \sigma(x)(1 - \sigma(x)) \quad \text{(最大值为0.25)} $$ 2. **Tanh函数** - **公式**： $$ \tanh(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}} \quad \text{(输出范围：-1 ~ 1)} $$ - **导数**： $$ \tanh'(x) = 1 - \tanh^2(x) \quad \text{(最大值为1)} $$ --- #### 二、核心差异对比 | **特性** | **Sigmoid** | **Tanh** | |-----------------|---------------------------|---------------------------| | **输出范围** | 0 ~ 1 | -1 ~ 1 | | **梯度特性** | 最大梯度0.25，易梯度消失 | 最大梯度1，梯度消失较慢 | | **数据分布** | 非零中心化（全正输出） | 零中心化（对称输出） | | **收敛速度** | 较慢 | 较快 | | **饱和问题** | 端值梯度趋于0 | 端值梯度同样趋于0 | --- #### 三、应用场景与选择建议 1. **Sigmoid的典型场景** - **二分类输出层**：将输出映射为概率值（如逻辑回归的预测概率）[^2][^3] - **门控机制**：如LSTM中的遗忘门、输入门，控制信息保留比例[^4] - *示例*： ```python # 二分类输出层 model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) ``` 2. **Tanh的典型场景** - **隐藏层激活**：零中心化输出加速收敛（如RNN、传统神经网络）[^2] - **特征归一化**：将输入数据压缩到对称范围，缓解梯度偏移问题 - *示例*： ```python # RNN隐藏层 model.add(SimpleRNN(64, activation='tanh')) ``` 3. **选择策略** - **优先使用Tanh**：隐藏层需要非线性且期望加速收敛时 - **必须使用Sigmoid**：输出层需要概率解释或门控机制时 - **避免两者**：深层网络优先选择ReLU（避免梯度消失问题）[^1][^5] --- #### 四、梯度消失问题的本质差异 - **Sigmoid**：由于导数最大值为0.25，反向传播时梯度逐层衰减更显著 例如：若网络有4层，梯度衰减为$(0.25)^4 = 0.0039$，几乎无法更新浅层参数[^1] - **Tanh**：导数最大值为1，梯度衰减更缓慢 例如：4层网络梯度衰减为$(1)^4 = 1$（理论值，实际端值仍存在饱和问题）[^5] --- #### 五、实际案例与性能影响 1. **MNIST手写数字分类实验** - 使用Tanh的隐藏层比Sigmoid收敛快约30% - *原因*：零中心化输出减少参数更新的“锯齿效应” 2. **LSTM语言模型** - Sigmoid用于门控（输出0~1的开关比例） - Tanh用于候选记忆单元（生成-1~1的中间状态）[^4] - *代码片段*： ```python # LSTM单元内部 input_gate = sigmoid(W_i * x + U_i * h_prev) candidate_state = tanh(W_c * x + U_c * h_prev) ``` --- ### 相关问题 1. 为什么ReLU在深层网络中比Sigmoid/Tanh更受欢迎？ 2. 如何通过改进Sigmoid函数缓解梯度消失问题？ 3. 在Transformer模型中是否使用Tanh或Sigmoid？为什么？ 4. 梯度消失问题对RNN和CNN的影响有何不同？ --- [^1]: 非饱和激活函数（如ReLU）的梯度优势 : Sigmoid与Tanh在隐藏层和输出层的应用差异 [^3]: 二分类与多分类任务中的激活函数选择 [^4]: LSTM等门控机制中的激活函数设计 [^5]: 激活函数收敛速度与梯度特性的实验验证
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