TensorFlow深度学习：5.3.激活函数

1.常用激活函数

1.1.tf.nn.sigmoid

将实数压缩到0到1之间，一般只在二分类的最后输出层使用。主要缺陷为存在梯度消失问题，计算复杂度高，输出不以0为中心。

1.2.tf.nn.softmax

sigmoid的多分类扩展，一般只在多分类问题的最后输出层使用。

1.3tf.nn.tanh

将实数压缩到-1到1之间，输出期望为0。主要缺陷为存在梯度消失问题，计算复杂度高。

1.4.tf.nn.relu

修正线性单元，最流行的激活函数。一般隐藏层使用。主要缺陷是：输出不以0为中心，输入小于0时存在梯度消失问题(死亡relu)。