深度學習激活函數比較
一、Sigmoid函數
1）表達式
2）函數曲線
3）函數缺點
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- 梯度飽和問題。先看一下反向傳播計算過程：
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反向求導：
而其中：
所以，由上述反向傳播公式可以看出，當神經元數值無線接近1或者0的時候，在反向傳播計算過程中，梯度也幾乎為0，就導致模型參數幾乎不更新了，對模型的學習貢獻也幾乎為零。也稱為參數彌散問題或者梯度彌散問題。
同時，如果初始權重設置過大，會造成一開始就梯度接近為0，就導致模型從一開始就不會學習的嚴重問題。
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- 函數不是關於原點中心對稱的。
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二、tanh函數
1）公式
2）曲線
tanh 函數同樣存在飽和問題，但它的輸出是零中心的，因此實際中 tanh 比 sigmoid 更受歡迎。
三、ReLU函數
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