本文深入探讨了神经网络中激活函数的重要性和常见问题，如梯度消失和爆炸，详细介绍了sigmoid、ReLU、死亡ReLU、ELU、Leaky ReLU和SELU等激活函数的优缺点，以及它们的数学公式和图形表示。作者还通过代码实验展示了不同激活函数在MNIST数据集上的性能，并提出了解决梯度问题的策略。
前言
在计算每一层的激活值时，我们要用到激活函数，之后才能确定这些激活值究竟是多少。根据每一层前面的激活、权重和偏置，我们要为下一层的每个激活计算一个值。但在将该值发送给下一层之前，我们要使用一个激活函数对这个输出进行缩放。
激活函数是神经网络中一个至关重要的部分。在这篇长文中，我将全面介绍六种不同的激活函数，并阐述它们各自的优缺点。我会给出激活函数的方程和微分方程，还会给出它们的图示。本文的目标是以简单的术语解释这些方程以及图。
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