pythorch学习笔记（十三）——激活函数及其梯度

最新推荐文章于 2025-04-11 17:35:50 发布
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分类专栏： pytorch 文章标签： 深度学习 神经网络 pytorch 人工智能
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本文详细探讨了sigmoid、tanh和ReLU三种常见的激活函数，阐述它们如何将输入压缩到特定区间、解决梯度问题，并重点讲解了sigmoid的局限性和ReLU的优势。了解这些激活函数有助于优化神经网络训练过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

激活函数及其梯度

激活函数 达到某一阈值输出

*激活函数可导

1.Sigmoid / Logistic

压缩到[0,1]

缺陷：x = +-∞，导数→0，参数=参数 导致长时间不更新，即梯度离散

2.Tanh

 

 压缩到[-1,1]

3.Rectified Linear Unit（ReLU）

 

 减少了梯度离散和梯度爆炸情况

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