一文看尽26种神经网络激活函数（从ReLU到Sinc）
发布时间：2019-08-29 21:16:26 所属栏目：建站 来源：机器之心
导读：副标题#e# 在神经网络中，激活函数决定来自给定输入集的节点的输出，其中非线性激活函数允许网络复制复杂的非线性行为。正如绝大多数神经网络借助某种形式的梯度下降进行优化，激活函数需要是可微分(或者至少是几乎完全可微分的)。此外，复杂的激活函数也许
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视觉上类似于双曲正切(Tanh)函数，ArcTan 激活函数更加平坦，这让它比其他双曲线更加清晰。在默认情况下，其输出范围在-π/2 和π/2 之间。其导数趋向于零的速度也更慢，这意味着学习的效率更高。但这也意味着，导数的计算比 Tanh 更加昂贵。 16. Softsign
Softsign 是 Tanh 激活函数的另一个替代选择。就像 Tanh 一样，Softsign 是反对称、去中心、可微分，并返回-1 和 1 之间的值。其更平坦的曲线与更慢的下降导数表明它可以更高效地学习。另一方面，导数的计算比 Tanh 更麻烦。 17. SoftPlus
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