tensorflow中tanh激活函数

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#tensorflow #深度学习 #python #神经网络 #人工智能

本文深入探讨了TensorFlow中tanh激活函数的特点与应用。tanh函数相较于sigmod函数具有更快的收敛速度和0均值输出的优点，但其导数范围限制可能导致梯度消失，影响深度网络的训练效率。
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tensorflow中tanh函数

引用API：tensorflow.math.tanh(x)

tanh函数

y=\frac{1-e^{-2x}}{1+e^{-2x}}

优点：收敛速度比sigmod函数快

          输出是0均值

缺点：函数导数输出为0~1，多次神经网络计算后可能趋向于0，产生梯度消失，无法继续更新参数

            幂运算复杂，训练时间长 

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