激活函数(激活函数relu优点)

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本文目录一览：

• 1、激活函数与损失函数
• 2、激活函数的作用是什么
• 3、激活函数思考

激活函数与损失函数

）如果使用sigmoid激活函数，则交叉熵损失函数一般肯定比均方差损失函数好；2）如果是DNN用于分类，则一般在输出层使用softmax激活函数和对数似然损失函数；3）ReLU激活函数对梯度消失问题有一定程度的解决，尤其是在CNN模型中。

激活函数是每一层神经网络之后用的非线性函数，因为神经网络本身是线型的，利用激活函数可以使之实现非线性。激活函数主要有四个： sigmoid， tanh， RELU， Leaky RELU. 还有一位博主将softmax 也加了进来。

当你执行二元分类任务时，可以选择该损失函数。如果你使用BCE(二元交叉熵)损失函数，则只需一个输出节点即可将数据分为两类。输出值应通过sigmoid激活函数，以便输出在(0-1)范围内。

激活函数的作用是什么

1、神经网络中激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力，如不特别说明，激活函数一般而言是非线性函数。

2、这里首先引出结论： 激活函数是来向神经网络中引入非线性因素的，通过激活函数，神经网络就可以拟合各种曲线。 这里举一个例子来说明：假如我的任务是：将下面的这幅图中的三角形和圆形分开，也就是一个典型的二分类问题。

3、激活函数在神经网络当中的作用**是赋予神经网络更多的非线性因素。如果不用激活函数，网络的输出是输入的线性组合，这种情况与最原始的感知机相当，网络的逼近能力相当有限。

4、不同的激活函数是用来实现不同的信息处理能力，神经元的变换函数反映了神经元输出与其激活状态之间的关系。

5、激励函数的作用：通过激活函数会将数据压缩到一定的范围区间内，得到的数据的大小将决定该神经元是否处于活跃状态，即：是否被激活。这使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。

激活函数思考

激活函数 ： 神经网络神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function。

线性整流函数（Rectified Linear Unit， ReLU），是一种深度神经网络中常用的激活函数，整个函数可以分为两部分，在小于0的部分，激活函数的输出为0；在大于0的部分，激活函数的输出为输入。

tanh(x) 型函数是在Sigmoid型函数基础上为解决均值问题提出的激活函数：tang(x) = 2S(2x)-1。

蓝海大脑图数据一体机研究人员表示： 非线性：即导数不是常数。这个条件是多层神经网络的基础，保证多层网络不退化成单层线性网络。这也是激活函数的意义所在。 几乎处处可微：可微性保证了在优化中梯度的可计算性。

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