在深度学习中，选择合适的激活函数对于模型性能至关重要。今天我们就来探讨三种常用的激活函数：sigmoid、tanh和ReLU。每种激活函数都有其独特的优点和缺点，让我们一一揭开它们的面纱吧！🔍
首先登场的是sigmoid函数，它以其S形曲线而闻名。它的主要优点是能够将输出值限制在0到1之间，非常适合用于二分类问题的概率预测。然而，sigmoid函数也存在一些问题，比如梯度消失现象，在处理深层网络时可能导致训练困难。📉
接下来是tanh函数，与sigmoid类似，但其输出范围更广，从-1到1。这使得tanh函数在中心化数据方面表现更好。不过，tanh同样面临梯度消失的问题。🔄
最后登场的是ReLU（Rectified Linear Unit），它的形式非常简单，即f(x) = max(0,x)。ReLU的优点在于它避免了梯度消失问题，并且计算效率高。但缺点是在x<0时梯度为零，可能会导致神经元“死亡”。🚧
总之，选择哪种激活函数取决于具体的应用场景和需求。希望这篇文章能帮助你更好地理解这些激活函数的特点！💡