6 激活函数
在前一篇中,我们讨论了神经网络的结构,理解了神经元的基本组成以及如何连接形成网络。在这一篇中,我们将深入探讨神经网络中的关键组成部分之一——激活函数。激活函数在神经网络中起着至关重要的作用,它决定了神经元的输出,从而影响整个网络的性能。
什么是激活函数?
激活函数是一种非线性函数,应用于每个神经元的输出,以决定最终的激活值。通过引入非线性,激活函数允许网络捕捉更复杂的数据特征,进而提高模型的表达能力。如果没有激活函数,整个神经网络就等同于一层线性变换,无法解决复杂的问题。
激活函数的类型
激活函数有多种形式,下面介绍一些常用的激活函数及其特点。
1. Sigmoid 激活函数
Sigmoid 函数的数学表达式为:
$$
f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}
$$
- 特点:
- 输出值范围在 (0, 1) 之间。
- 可用于二分类任务的输出层。
- 缺点:
- 在极值区间(接近 0 或 1 时)梯度趋近于 0,容易出现“梯度消失”问题。
2. ReLU(修正线性单元)
ReLU 的数学表达式为:
$$
f(x) = \max(0, x)
$$
- 特点:
- 输出值范围为 [0, +∞)。
- 计算简单且收敛速度快,当前在卷积神经网络中广泛应用。
- 缺点:
- 输入值小于 0 时,输出恒为 0,可能导致“死亡神经元”现象。
3. Leaky ReLU
Leaky ReLU 在 ReLU 的基础上引入了一个小的斜率以解决“死亡神经元”问题,其数学表达式为:
$$
f(x) = \begin{cases}
x & \text{if } x > 0 \
\alpha x & \text{otherwise}
\end{cases}
$$
其中 $\alpha$ 是一个小于 1 的常数。
4. Softmax 函数
Softmax 函数通常用于多分类任务的输出层。其数学表达式为:
$$
f(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_{j=1}^{K} e^{x_j}}
$$
- 特点:
- 将输出值转化为概率分布,总和为 1。
- 在多分类问题中表现良好。
激活函数的选择
选择合适的激活函数对于网络性能至关重要。尽量避免在隐藏层中使用 Sigmoid 函数,推荐使用 ReLU 或 Leaky ReLU。对于输出层,选择激活函数取决于具体任务:
- 二分类问题:Sigmoid
- 多分类问题:Softmax
- 回归问题:线性激活函数(即不使用激活函数)
实际案例
下面是一个简单的 Python 示例,展示如何使用 TensorFlow 构建一个包含 ReLU 激活函数的神经网络。
1 | import tensorflow as tf |
在这个示例中,我们创建了一个包含两个隐藏层和一个输出层的简单神经网络,其中所有隐藏层使用 ReLU
激活函数,而输出层使用 Sigmoid
激活函数。
总结
在本篇中,我们深入探讨了 激活函数 的概念、常用类型及其特点。合理选择激活函数是提升深度学习模型表现的关键之一。在下一篇中,我们将继续探讨深度学习的工作原理,具体分析前向传播与反向传播的过程。
希望本教程能为你在深度学习的探索中提供帮助。如果对激活函数有其他疑问,欢迎在评论区与我交流!