【深度学习】深度学习中激活函数的优缺点

深度学习激活函数优缺点
最新推荐文章于 2025-08-27 23:28:20 发布
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#深度学习 #人工智能

博客提及深度学习中激活函数的优缺点相关参考文献，聚焦于信息技术领域的深度学习方向，为研究激活函数特性提供了参考依据。
深度学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 36万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
深度学习中的激活函数
wyy202206174248的博客
07-10 1306
本文详细介绍了深度学习中常见的激活函数，包括它们的数学原理、实现方式、优缺点以及在实际应用中的选择策略。理解这些激活函数的特性对于设计和优化神经网络至关重要。在实践中，ReLU及其变种通常是隐藏层的首选，而输出层的选择则取决于具体任务类型。结合适当的参数初始化方法，可以显著提高模型的训练效果和收敛速度。
理解深度学习中的激活函数：类型、区别与应用场景
easyaigx的博客
04-11 1468
在神经网络中，激活函数是应用于每一层神经元的函数，其主要功能是决定神经元的输出。具体而言，激活函数接受来自上一层神经元的加权输入，并输出结果，供下一层神经元继续处理。它为神经网络引入了非线性特性，使得网络能够学习和拟合复杂的非线性关系。在没有激活函数的情况下，神经网络的每一层只是执行线性变换，即对输入数据进行加权求和并输出。然而，神经网络的目标是学习数据中的复杂模式，线性变换不足以捕捉数据的非线性特征。因此，激活函数的引入是非常必要的，它使得神经网络能够进行非线性映射，从而具备了表达复杂函数的能力。
深度学习——激活函数
最新发布
qq1851417332的博客
08-27 1294
在​​深度学习​​中，​​激活函数（Activation Function）​​ 是神经网络中每个神经元上应用的一个非线性函数，它决定了该神经元是否应该被“激活”，即是否将输入信号传递到下一层。​​数学表示：​​如果一个神经元的输入是 z（通常是加权求和加上偏置：z=w⋅x+b），那么经过激活函数 σ后的输出为：​​​​​​​激活函数PyTorch类PyTorch函数是否常用适用位置ReLUnn.ReLU()F.relu()✅✅✅隐藏层LeakyReLU✅✅隐藏层（防死亡）
深度学习中激活函数的用途
githubcurry，985cs博士在读
11-16 6233
激活函数，即Activation Function,有时候也称作激励函数。它是为了解决线性不可分的问题引出的。但是也不是说线性可分就不能用激活函数，也是可以的。它的目的是为了使数据更好的展现出我们想要的效果。激活函数决定了某个神经元是否被激活，当这个神经元接受到的信息是有用或者无用的时候，激活函数决定了对这个神经元接收到的信息是留下还是抛弃。
深度学习 - 激活函数
weixin_47552266的博客
06-07 1871
激活函数具体效果常见问题及解决方案Sigmoid训练速度较慢，梯度消失问题显著，适用于输出层概率预测。梯度消失：使用 ReLU 或其他激活函数。训练不稳定：标准化输入数据。慢收敛：调整学习率。ReLU通常能提供较好的训练效果和模型性能，但可能会遇到 Dying ReLU 问题。Dying ReLU：使用 Leaky ReLU 或 Parametric ReLU。输出不平衡：使用 Batch Normalization。过拟合：应用正则化技术。Leaky ReLU。
【深度学习】关键技术-激活函数（Activation Functions）
IT古董
01-14 1705
激活函数是神经网络的重要组成部分，它的作用是将神经元的输入信号映射到输出信号，同时引入非线性特性，使神经网络能够处理复杂问题。以下是常见激活函数的种类、公式、图形特点及其应用场景。
深度学习中常见的激活函数详解
介绍AI领域相关知识
01-12 1289
激活函数是神经网络中不可或缺的组成部分。在神经元中，输入的信号经过一系列加权求和后，会作用于一个激活函数。这个函数决定了是否传递信号以及要发射给下一个神经元的内容。简单来说，激活函数就像是一个“开关”，控制着神经元的激活状态。激活函数的主要作用是增加神经网络模型的非线性。如果没有激活函数，无论神经网络有多少层，其本质上仍然是一个线性模型，只能学习线性可分的数据。而激活函数的引入，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，从而应用到众多的非线性模型中，如图像识别、自然语言处理等复杂任务。
深度学习中的激活函数与反向传播机制
weixin_29935511的博客
04-11 878
本文深入探讨了深度学习中激活函数的选择与反向传播算法的基本原理。首先分析了不同激活函数的特性和适用场景，并通过图示总结了当前流行的激活函数。接着，文章详细解释了softmax函数如何将输出转换为概率，并通过例子展示了其在分类器中的应用。最后，文章探讨了反向传播算法的重要性，解释了它如何使神经网络从错误中学习，并提出了一些实用的见解。
深度学习中常见的10种激活函数（Activation Function）总结
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08-30 10万+
​ 激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。 ​
python 深度学习中的4种激活函数
09-24
这四种激活函数各有优缺点，选择哪种激活函数取决于具体的深度学习任务和数据特性。在实践中，ReLU及其变体（如Leaky ReLU，参数化ReLU等）因为其快速的收敛性和较低的计算成本而被广泛采用。而SoftMax则在多分类...
深度学习中的激活函数：全面剖析与前沿展望
05-21
内容概要：本文系统地探讨了深度学习中激活函数的核心概念、历史演变、数学原理及其对神经网络性能的影响。文章首先介绍了激活函数的重要性，强调其引入非线性表达能力以使网络能够学习复杂模式。接着详细解析了经典...
深度学习中三种常用激活函数的性能对比研究.pdf
08-19
"深度学习中三种常用激活函数的性能对比研究" 本文主要研究了深度学习中三种常用激活函数的性能对比，分别是Sigmoid、Tanh和ReLU激活函数。通过使用谷歌发布的机器学习平台Tensorflow中的神经网络可视化实验操作...
深度学习中激活函数的原理与应用
08-11
激活函数需要满足两个基本要求：一是非线性，这样可以打破线性组合的局限，使神经网络能够学习复杂的模式；二是可微，这是为了支持反向传播算法，通过计算梯度来优化网络参数。 常用的激活函数包括 Sigmoid 和 tanh...
【深度学习】生成模型：VAE(自编码器)模型解析
sxl的博客
10-08 2万+
本文为自己自学内容的记录，其中多有借鉴别人博客的地方，一并在在参考文献中给出链接，其中大部分截图来自李宏毅深度学习PPT课件。本文前置知识高斯混合模型和EM算法，如果不了解这两种算法直接看VAE模型会有理解上的障碍。其实那么多数学公式推导，我自己都有点晕，但是本质上就是用自编码器去产生很多高斯分布，去拟合样本的分布，然后某个x对应的高斯分布里采样z，然后复原成x，跟GAN区别就是这个是完全去模仿分布，只能生成数据中已有的图片，很难创造新的图片，最多也就是插值图片了。
【深度学习】什么是互信息最大化？
sxl的博客
08-10 8192
1]什么是「互信息」？[2]DIM：通过最大化互信息来学习深度表征[3]【互信息 Deep InfoMax】Learning Deep Representations by Mutual Information Estimation and Maximization[4]ICLR 2020 | 互信息视角下的表征学习[5]互信息的深度理解（总结的不错值得一看）[6]互信息在深度学习的应用[6]对比学习（Contrastive Learning）综述。...
测试集的精度随着迭代次数增加呈现先升高后下降的趋势是为什么？
sxl的博客
05-28 3020
参考资料 [1]测试集的精度随着迭代次数增加呈现先升高后下降的趋势是为什么？
【对比学习】Pytorch对比损失的实现及应用
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03-01 2213
对比损失比较好理解，在输入的多模态数据中使得相同对应样本的相似度越大越大，不对应样本的相似度越小越好。
【深度学习】为什么神经网络中会出现梯度消失或爆炸问题
sxl的博客
05-19 1603
  神经网络中出现梯度消失或梯度爆炸主要的原因有各种各样的解释，主流的也就两种。一种是由于激活函数原因，另一种是网络层数太深导致反向传播过程中值会越来越小，从而出现梯度爆炸问题。 参考资料 [1]为什么神经网络会出现梯度消失和梯度爆炸？ ...
深度学习中激活函数优缺点
03-20
### 不同激活函数在深度学习中的优缺点 #### Sigmoid 激活函数 Sigmoid 函数是一个经典的激活函数，其输出范围为 (0, 1)，能够将任意实数值映射到这个区间内。然而，它存在梯度消失的问题，在反向传播过程中可能...
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