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CNN的激活函数

我们来对比 SigmoidSoftmaxReLU 这三种激活函数的相同点和不同点,并分别说明它们相较于其他两种激活函数的优点。


相同点

  1. 都是非线性激活函数
    这三种激活函数都能为神经网络引入非线性特性,使网络能够学习复杂的模式。

  2. 广泛应用于深度学习
    它们都是深度学习中常用的激活函数,适用于不同的任务场景。

  3. 输出值有范围限制
    Sigmoid 和 Softmax 的输出值被限制在特定范围内(Sigmoid 是 [0, 1],Softmax 的输出和为 1),ReLU 的输出是非负的([0, +∞))。


不同点

特性/函数SigmoidSoftmaxReLU
输出范围[0, 1]每个输出值在 [0, 1],总和为 1[0, +∞)
应用场景二分类问题多分类问题多种任务,尤其是隐藏层
是否容易饱和是(梯度消失)是(梯度消失)否(梯度不消失)
计算复杂度中等(指数运算)高(指数运算和归一化)低(线性运算)
是否引入稀疏性是(输出为0或正值)

各自的优点

1. Sigmoid 的优点
  • 输出为概率:输出值在 [0, 1] 之间,可以解释为概率,非常适合二分类问题。
  • 简单易实现:计算公式简单,容易理解和实现。
  • 相比 ReLU 的优点:Sigmoid 输出是连续的,不会像 ReLU 那样在负区间完全为零,因此在某些需要平滑输出的场景中表现更好。
  • 相比 Softmax 的优点:Sigmoid 可以用于二分类问题,而 Softmax 主要用于多分类问题。
2. Softmax 的优点
  • 输出为概率分布:输出值在 [0, 1] 之间,且总和为 1,非常适合多分类问题。
  • 多分类任务的自然选择:能够将模型的输出解释为每个类别的概率,便于理解和解释。
  • 相比 Sigmoid 的优点:Softmax 是多分类问题的自然选择,而 Sigmoid 不能直接用于多分类。
  • 相比 ReLU 的优点:Softmax 输出是归一化的概率分布,适用于分类任务,而 ReLU 更适合隐藏层的激活。
3. ReLU 的优点
  • 计算效率高:ReLU 的计算简单(线性函数),比 Sigmoid 和 Softmax 的指数运算更快。
  • 缓解梯度消失问题:ReLU 在正区间梯度恒为 1,不会像 Sigmoid 和 Softmax 那样出现梯度消失问题,适合深层网络。
  • 引入稀疏性:ReLU 的输出要么为 0,要么为正值,能够使网络的激活更加稀疏,减少计算量。
  • 相比 Sigmoid 的优点:ReLU 不容易饱和,梯度不会消失,适合深层网络;计算效率更高。
  • 相比 Softmax 的优点:ReLU 更适合隐藏层的激活,而 Softmax 主要用于输出层的多分类任务。

总结

  • SigmoidSoftmax 都输出概率,但 Sigmoid 用于二分类,Softmax 用于多分类。
  • ReLU 是隐藏层的首选激活函数,因为它计算效率高且不容易饱和。
  • SigmoidSoftmax 适合输出层,而 ReLU 更适合隐藏层。

http://www.kler.cn/a/585275.html

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