🌟常用激活函数详解🌟
发布时间：2025-03-17 06:56:43来源：网易
在深度学习中，激活函数是神经网络中的重要组成部分，它们为模型引入了非线性特性，使网络能够更好地拟合复杂数据。常见的激活函数有多种，每种都有其独特的优势和适用场景。
首先是ReLU（Rectified Linear Unit） relu_icon，它是最常用的激活函数之一，计算简单且能有效缓解梯度消失问题。然而，它的缺点是可能导致“神经元死亡”，即某些神经元因输入恒为负而永远处于非激活状态。
其次是Sigmoid sigmoid_icon，它将输出值压缩到0到1之间，适合用于二分类问题。但其梯度容易饱和，导致训练缓慢。
接着是Tanh tanh_icon，与Sigmoid类似，但它将输出范围扩展至-1到1，有助于中心化数据，提升训练稳定性。
最后是Softmax softmax_icon，主要用于多分类任务，确保所有类别的概率之和为1，便于模型输出最终预测结果。
选择合适的激活函数对于构建高效模型至关重要，需结合具体任务需求进行调整！💪
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