不同激活函数_各类激活函数的对比

(1)sigmoid

sigmoid函数输入一个实值的数，然后将其压缩到0~1的范围内。特别地，大的负数被映射成0，大的正数被映射成1，数值绝对值越大，梯度越平坦，敏感度越低。也正是这个特点，为它的失宠埋下了伏笔。

• 优点：
  将所有数据映射成了（0,1）之间的数，很好的表达神经元的激活与未激活的状态，适合二分类。
• 缺点：（1）Sigmoid容易饱和，当输入非常大或者非常小的时候，函数曲线非常平坦，梯度就接近于0，从图中可以看出梯度的趋势。而反向传播中，我们需要使用sigmoid的导数来更新权重，如果导数都基本为0，会导致权重基本没什么更新，我们就无法递归地学习到输入数据了，这种现象也可以叫做梯度弥散。（2）Sigmoid 的输出不是0均值的，这是我们不希望的，因为这会导致后层的神经元的输入是非0均值的信号，这会对梯度产生影响：假设后层神经元的输入都为正，那么对w求局部梯度则都为正，这样在反向传播的过程中w要么都往正方向更新，要么都往负方向更新，导致有一种捆绑的效果，使得收敛缓慢。（3）计算量大，sigmod函数要进行指数运算，这个对于计算机来说是比较慢的。

(2)tanh函数

未解决sigmoid非0均值问题，提出tanh，它是在sigmoid的基础上，将压缩范围调整为（-1,1）。

• 优点：
  它是0均值的，解决了上述Sigmoid缺点中的第二个，所以实际中tanh会比sigmoid更常用。
• 缺点：

1. 它还是存在梯度弥散的问题。
2. 计算量大，函数要进行指数运算，这个对于计算机来说是比较慢的。

(2)Relu

线性修正单元(Rectified Linear Unit,ReLU)，是目前深层神经网络中经常使用的激活函数，ReLU定义为

优点：

• ReLU的神经元只需要进行加、乘和比较操作，计算更加高效。
• ReLU函数具有很好的稀疏性(约有一半的值未激活)，而Sigmoid函数不具有稀疏性。
• 相比于Sigmoid的两端饱和，ReLU为左饱和函数，在 x>0 时导数为1，一定程度上缓解了神经网络梯度消失的问题，加速梯度下降的收敛速度。

缺点：

• ReLU函数的输出是非零中心化，影响了梯度下降的效率。
• 只要输入是负值，那么输出就为0，这可能导致后面的网络输入都是0，造成网络大面积坏死。

(3)Swish激活函数

 由图可以观察到，其实Swish函数可以看作是线性函数和ReLU函数之间的非线性插值函数。其程度由参数 β 控制。