深入探讨激活函数在神经网络中的应用

感谢各位读者打开这篇文章，希望能与大家一同深入探索激活函数在神经网络中的奥秘。

激活函数是神经网络的关键组成部分，而神经网络又是机器学习的重要板块。神经网络由多个神经层构成，每一层都可看作数学表达式 O = w*x + b，这里的 x 是前一层的结果， 是w当前层权重， b是偏置。从这个表达式看，神经网络似乎是一个线性表达式（函数图像类似一条直线），即便有多层，如

表达式依然是线性的。但激活函数能将线性表达式非线性化，这对神经网络学习复杂数据模型至关重要。

接下来，我们从激活函数的数学原理出发，详细剖析几种常见激活函数的优缺点。

1. Sigmoid 激活函数

Sigmoid 函数是最早应用于神经网络中的激活函数之一。它的输出范围限定在 0 到 1 之间，因此非常适合用来表示概率，特别是在二分类问题中。

优点：

• 归一化输出： Sigmoid 的输出在 0 到 1 之间，非常适合表示概率。
• 平滑梯度： Sigmoid 的梯度非常平滑，有助于避免输出值的剧烈跳跃。
• 可微性： Sigmoid 是可微的，这使得我们能够计算其梯度，并应用反向传播算法。
• 明确的预测： 输出值接近于 1 或 0，因此可以做出非常明确的决策。

缺点：

• 梯度消失： 当输入值非常大或非常小时，Sigmoid 的梯度接近于零，这导致梯度消失问题，进而使得网络训练变得非常缓慢。

• 非零中心： 由于 Sigmoid 输出不是以 0 为中心，这会影响梯度下降的效率，降低权重更新的效率。

  在训练过程中，我们根据损失函数计算梯度来更新权重。权重更新公式一般为

当 Sigmoid 函数输出不是以 0 为中心时，比如其输出值都在 0 - 1 之间，为正值。

在计算梯度时，由于梯度的计算依赖于前一层的输出，这就导致梯度也会一直是正值（或者在某些情况下一直是负值）。

这就好比你在爬山（寻找损失函数的最小值，即山底），正常情况下你应该可以向左、向右、向上、向下各个方向探索来找到最快下山的路径，但现在因为梯度方向单一，你只能朝着一个方向移动，这样就很难找到最优路径，可能一直在山上绕圈子，需要花费更多的步数（迭代次数）才能到达山底。

例如，假设当前权重 应该在某个维度上，根据数据特征，需要一部分增加，一部分减少来更好地拟合数据。但由于 Sigmoid 输出非零中心导致梯度方向单一，只能进行单一方向的权重调整，无法全面地根据数据需求调整权重，从而大大影响了权重更新的效率，使得训练过程变得缓慢。

• 计算开销大： 由于 Sigmoid 函数包含指数运算，因此计算效率较低，尤其在大型神经网络中可能会成为瓶颈。

2.tanh 激活函数

tanh 函数，即双曲正切函数，其数学表达式为 ，它的输出范围是 -1 到 1，是以 0 为中心的。

优点

• 解决 Sigmoid 非零中心问题：由于输出以 0 为中心，在梯度下降过程中，权重更新方向相对更合理，能一定程度上提升训练效率，比 Sigmoid 函数更适合作为隐藏层的激活函数。

• 某些需要正负反馈的模型：在一些需要对数据特征进行正负区分和反馈的模型中，tanh 函数可以更好地表达数据的特性。

缺点

• 梯度消失：和 Sigmoid 函数类似，tanh 函数在输入值较大或较小时，导数也趋近于 0 。在深层神经网络中，经过多层反向传播后，梯度同样会逐渐消失，导致权重更新缓慢，影响模型的训练效果。

• 计算复杂度较高：虽然相比 Sigmoid 函数有所优化，但 tanh 函数仍涉及指数运算，在大规模数据计算时，计算效率不如一些线性激活函数，如 ReLU，这会增加模型的训练时间。

3. ReLU 激活函数

ReLU（Rectified Linear Unit）函数是深度学习中最常用的激活函数之一。相比于 Sigmoid 和 Tanh，ReLU 的计算效率更高，且能够避免梯度消失问题。

优点：

• 避免梯度消失： 当输入为正值时，ReLU 的梯度始终为 1，不会像 Sigmoid 那样发生梯度消失，因此训练速度较快。
• 计算效率高： ReLU 只进行线性变换，因此其计算速度远高于 Sigmoid 和 Tanh。

缺点：

• Dead ReLU 问题： 当输入为负时，ReLU 的输出恒为 0，这可能导致部分神经元在训练过程中“死亡”，即这些神经元无法更新，无法对网络的学习产生贡献。
• 非零中心： ReLU 的输出值为 0 或正数，因此它不是以 0 为中心的，可能影响网络的学习效率。

4. Softmax 激活函数

Softmax 激活函数通常用于多分类问题的输出层。它将一个实数向量转换为一个概率分布，使得每个类别的概率值位于 0 和 1 之间，并且所有类别的概率总和为 1。

优点：

• 适用于多分类问题： Softmax 可以将多个类别的输出值转化为概率分布，适合于处理多分类任务。
• 归一化效果： Softmax 确保所有类别的输出值总和为 1，使得它们可以作为概率进行解释。

缺点：

• 计算开销大： 对于大规模分类问题，Softmax 需要计算所有类别的指数，这可能导致较高的计算开销。
• 梯度消失： 当某些类别的概率接近 0 或 1 时，Softmax 的梯度可能会变得非常小，导致梯度消失问题。

激活函数在神经网络中起着至关重要的作用。**它们通过非线性变换为神经网络引入了复杂的学习能力，帮助网络解决实际问题。**不同的激活函数适用于不同的任务，例如，Sigmoid 适合于概率预测，ReLU 适合于深度网络，Softmax 则是多分类问题的理想选择。然而，每种激活函数都有其优缺点，选择合适的激活函数对于网络的性能和训练效率至关重要。

感谢大家阅读本文！希望通过对几种常见激活函数的深入分析，能够帮助你更好地理解它们在神经网络中的作用。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区留言与我讨论！