sigmoid激活函数（sigmoid激活函数作用）



1、主要作用是改变之前数据的线性关系，使网络更加强大，增加网络的能力，使它可以学习复杂的事物，复杂的数据，以及表示输入输出之间非线性的复杂的任意函数映射；

2、另一个重要的作用是执行数据的归一化，将输入数据映射到某个范围内，再往下传递，这样做的好处是可以限制数据的扩张，防止数据过大导致的溢出风险。

图像：

特点：1、从图中可以看到，当输入大于5或小于-5时，函数输出结果趋于稳定，区分度低，通过几层神经网络传导便容易产生梯度饱和问题，也可以叫梯度弥散。

2、sigmod函数要进行指数运算和除法运算，这个对于计算机来说是比较慢的。

3、函数输出不是以0为中心的，这样会使权重更新效率降低。即当我们的输入如果全是正数时，我们在反向传播时，下降的梯度也是正数；当我们输入全是负数时，我们反向传播时，下降的梯度也时负数。因此会导致梯度更新权重是按照z字型下降的。但是这个问题我们可以一次训练一个batch的数据，这样就可以避免输入全是正数或者负数的现象。

应用场景：在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时，使用sigmoid效果比较好。用于隐层神经元输出。

图形：

特点：tanh函数相比于sigmoid函数来说，它是关于原点对称的了。但是还是会存在着计算复杂，以及梯度消失的问题。

应用场景：tanh函数在特征相差明显时的效果会很好，在循环过程中会不断扩大特征效果。

图形：

特点：

1、单侧抑制：在输入大于0时，此时激活函数的导数恒等于1，因此不会出现饱和的现象。但是在输入小于0时，此时为硬饱和。

2、计算便捷：ReLu是线性的，它只用将神经元的输出与某个阈值做比较，如果大于阈值，则输出神经元的输出，否则输出为0。因此无论是在正向传播还是反向传播的计算中都十分便捷。

3、ReLu在训练的过程中会造成神经元的死亡。为什么会造成这种情况呢？举个例子：当在反向传播时，如果此时流进网络的梯度很大，如果权重系数被更新成很大的负数后，此时很多输入经过该神经元输出都会是0。此时就落入了硬饱和区域了。而这个神经元的梯度将一直都是0。要解决这个问题就是要在设置学习率的时候，尽量不要设置太大的学习率，这样可以有效的避免神经元的失活。

应用场景：用于隐层神经元输出。建议先试用ReLu或Leaky-ReLU，不行再试sigmoid或tanh。

Maxout：

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