神经网络激活函数softmax/sigmoid/tanh/relu总结

激活函数全解析
最新推荐文章于 2025-06-16 08:53:43 发布
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#深度学习

本文深入探讨了激活函数在神经网络中的应用，包括ReLU用于隐层神经元输出，Sigmoid用于隐层神经元输出，Softmax用于多分类神经网络输出，以及Linear用于回归神经网络输出。文章提供了对不同场景下激活函数选择的见解。

激活函数

  • Rectified Linear Unit(ReLU) 用于隐层神经元输出
  • Sigmoid用于隐层神经元输出
  • Softmax 用于多分类神经网络输出
  • Linear 用于回归神经网络输出（或二分类问题）

具体分析请看原文章——
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[机器学习] softmax,sigmoid,relu,tanh激活函数
心宝的博客
06-16 579
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weixin_67868534的博客
06-16 1272
本文解析了神经网络激活函数的核心作用与选型建议。激活函数通过引入非线性特性使网络能学习复杂模式，其作用包括控制输出范围（如Sigmoid输出概率、ReLU过滤负值）和优化训练动态（缓解梯度消失）。常见激活函数分为饱和类（Sigmoid/Tanh）和非饱和类（ReLU/LeakyReLU），分别适用于不同场景：二分类输出推荐Sigmoid，CNN隐藏层优选ReLU，RNN适合Tanh。深层网络建议使用ReLU变体以避免梯度消失，资源受限时选择计算简单的激活函数。实际应用中需结合任务需求和数据特性进行实验验证。
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