卷积神经网络激活函数

卷积神经网络（CNN）的关键组件之一是激活函数。 它负责引入非线性到网络，使模型能够学习复杂模式和特征。 激活函数将输入信号转换为输出信号，并确定神经元的输出。

常见激活函数

常用的激活函数有：
ReLU（修正线性单元）：ReLU是最常用的激活函数之一，其数学表达式为 f(x) = max(0, x)。 它具有简单、训练速度快等优点。
Sigmoid：Sigmoid函数将输入映射到 0 到 1 之间，其数学表达式为 f(x) = 1 / (1 + e^(-x))。 它经常用于二分类任务。
Tanh：Tanh函数类似于Sigmoid函数，但其输出范围为 -1 到 1，其数学表达式为 f(x) = (e^x - e^(-x)) / (e^x + e^(-x))。 它可以用于回归任务。

激活函数选择

选择合适的激活函数对于CNN的性能至关重要。 在选择激活函数时需要考虑以下因素：
任务类型：不同任务需要不同的激活函数。 例如，二分类任务适合使用Sigmoid或Tanh函数，而回归任务则适合使用ReLU或线性函数。
梯度消失和爆炸：某些激活函数，如Sigmoid和Tanh函数，在大输入值下会出现梯度消失或爆炸问题。 这可能会阻碍模型的训练。
计算成本：激活函数的计算成本需要考虑，特别是对于大型网络。 ReLU等较简单的激活函数具有较低的计算成本。
总之，激活函数是卷积神经网络的关键组件，负责引入非线性并确定神经元的输出。 根据任务类型和计算成本选择合适的激活函数对于优化网络性能至关重要。