8、TensorFlow 中的激活函数_tensorflow 'elu'激活

一、深层神经网络为什么需要激活函数？

• 非线性激活函数的主要作用

  • 提供网络的非线性建模能力，增强模型的表达能力，双隐层神经网络能够解决任意复杂的分类问题
  • 将原始特征从低维空间映射到高维空间(从多项式角度看------它隐含的找到了所需的高次特征项(更好的特征)，从而简化了繁重的计算)

• 线性函数不能用作激活函数的原因

  • 线性函数的线性组合仍然是线性函数
  • 不能解决线性不可分问题

---

二、激活函数的分类、演化及优缺点

1、激活函数的分类

• Traditional： sigmoid(logistic)、tanh
• RELU Family： RELU、Leaky RELU、PRELU、RRELU
• Exponential Family： ELU、SELU

---

2、激活函数的演化及优缺点

• Sigmoid 的优缺点

  • 优点：
    • 可以把输入映射到(0, 1)区间，可以用来表示概率(eg：logistic regression)
    • 在物理意义上最为接近生物神经元
  • 缺点：
    • 梯度消失问题
      • 首先明确一点： 误差反向传播时，梯度包含了 $f^{\prime }(z^l)$和上一层的误差项(又包含了$f^{\prime }(z^{l+1})$：z 为权重加权和) 两个乘法因子，具体反向传播推导见此链接
      • 一个原因是： 由于 sigmoid 的导数$f^{\prime }(z^l)$区间为(0, 0.25]，所以其极易落入饱和区，导致梯度非常小，权重接近不变，无法正常更新
      • 另一个原因是： 误差不断向底层传递的过程中，$f^{\prime }(z^l)$会呈指数倍增加，而其值域为(0, 0.25]，所以梯度越往后传递值越小，最终导致权重无法正常更新
    • Sigmoid outputs are not zero-centered

• Tanh 的优缺点

  • 优点：
    • Tanh outputs are zero-centered，把输入映射到(-1, 1)区间
  • 缺点：
    • 虽然 tanh 的导数$f^{\prime }(z^l)$区间为(0, 1]，但仍然会导致梯度消失问题!
  • 在 RNN 中的应用：
    • RNN 中为什么要采用 tanh 而不是 RELU 作为激活函数？

• RELU 的优缺点

  • 优点：
    • 比 sigmoid/tanh 收敛的更快(6x)，creating sparse representations with true zeros( more likely to be linearly separable)
    • 其导数在其权重和(z) 大于 0 的时候为 1，从而误差可以很好的传播，权重可以正常更新
  • 缺点：
    • 其导数在其权重和(z) 小于 0 的时候为 0，会导致梯度值为0，从而权重无法正常更新
    • 输出具有偏移现象，即输出均值恒大于零
      

• RELU 的变种
  

• ELU

  • 右侧线性部分使得 ELU 能够缓解梯度消失，而左侧软饱能够让 ELU 对输入变化或噪声更鲁棒
    

• SELU(出自 Self-Normalizing Neural Networks )

  • 激活函数有一个不动点，网络深了以后每一层的输出都是均值为 0 方差为 1
  • 可以防止梯度消失和梯度爆炸
  • 代码实现如下：

def selu(x):
    with ops.name_scope('elu') as scope:
        alpha = 1.6732632423543772848170429916717
        scale = 1.0507009873554804934193349852946
        return scale*tf.where(x>=0.0, x, alpha*tf.nn.elu(x))
1
2
3
4
5

---

三、激活函数实战建议

• Use ReLU with a samll learning rate
• Try out ELU / Leaky RELU / SELU
• Try out tanh but don not expect much and never use sigmoid
• Output layer should use softmax for classification or liner for regression

---

四、激活函数在 TensorFow 中的实现

# All activation ops apply componentwise, and produce 
# a tensor of the same shape as the input tensor

tf.sigmoid(x, name = None) == tf.nn.sigmoid(x, name = None)
# y = 1 / (1 + exp(-x))


tf.tanh(x, name = None)  == tf.nn.tanh(x, name = None)
# y = (exp(x) - exp(-x)) / (exp(x) + exp(-x))


tf.nn.relu(features, name=None)
# y = max(features, 0)

tf.nn.leaky_relu(features, alpha=0.2, name=None)

tf.nn.elu(features, name=None)
# exp(features) - 1 if < 0, features otherwise


tf.nn.relu6(features, name=None)
# y = min(max(features, 0), 6)


tf.nn.crelu(features, name=None)
# concat 后的结果为：[relu(features), -relu(features)]，一个是relu，一个是relu关于y轴对称的形状


tf.nn.softplus(features, name=None)
# y = log(exp(features) + 1)


tf.nn.softsign(features, name=None)
# y = features / (abs(features) + 1)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34

---

五、参考资料

1、深度学习中的激活函数导引
2、Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei)
3、https://cs231n.github.io/neural-networks-1/