深度学习之激活函数小结

激活函数的作用和意义：引入非线性，增加网络表达能力；

基本激活函数介绍

首先看一下一些常见的激活函数：

• Sigmoid：

总结：第一个出现的激活函数，存在以下问题，所以后面基本不使用了

1、梯度消失的情况

2、不是以0为对称中心（梯度下降比较慢）

3、计算公式相对复杂，比较慢

• tanh：

总结：为了解决Sigmoid中不以0为对称中心的问题，但还是没能解决梯度消失的问题；

• ReLU：

总结：最经常使用的激活函数，计算简单，小于0的情况下神经元会失活；

• Leaky ReLU：

总结：对于ReLU激活函数的改进，在小于0部分取0.1x，小于0时不完全失活；（提升不大）

• Maxout：

总结：不常见，训练两个表达式，计算量大；

• ELU：

总结：也是对ReLU的改进，在小于0部分采用幂函数的方式；

• CRelu：

简介：这是一个作用在网络中间的一个小trick，利用网络在浅层信息有重复的特点，将其ReLU的正反结果进行concat；

计算公式： CReLU ⁡ ( x ) = [ ReLU ⁡ ( x ) , ReLU ⁡ ( − x ) ] \operatorname{CReLU}(x)=[\operatorname{ReLU}(x), \operatorname{ReLU}(-x)] CReLU(x)=[ReLU(x),ReLU(−x)]

总结：能够减少一个卷积层的计算量，从而达到压缩模型的作用，并且精度也有一定提升（也需要看具体任务和模型）

• ReLU6

总结：Relu的改进，将最大值限制到6，在mobilenet中使用，一般用于轻量级网络中；

激活函数关于0对称的问题

激活函数的特征

• 非线性
• 几乎处处可微
• 计算简单
• 非饱和性
• 单调性
• 输出范围有限
• 参数少
• 归一化

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_40620310/article/details/123643982