校园网站建设调查问卷,网站制作前必须做的事情有哪些,浙江省住房和城乡建设厅官方网站,广告联盟接广告文章目录 综述1. S激活函数(sigmoidTanh)2. ReLU激活函数3. ReLU激活函数的改进4. 近似ReLU激活函数5. Maxout激活函数6. 自动搜索的激活函数Swish 综述 这些都是神经网络中常用的激活函数#xff0c;它们在非线性变换方面有不同的特点。以下是这些激活函数的主要区别Tanh)2. ReLU激活函数3. ReLU激活函数的改进4. 近似ReLU激活函数5. Maxout激活函数6. 自动搜索的激活函数Swish 综述 这些都是神经网络中常用的激活函数它们在非线性变换方面有不同的特点。以下是这些激活函数的主要区别 Sigmoid和Tanh激活函数 Sigmoid函数和Tanh函数都是S型函数将输入映射到01或-11范围内。它们在输入远离零时会饱和导致梯度消失问题。Sigmoid函数输出范围是01而Tanh函数输出范围是-11。在深度神经网络中它们往往不如ReLU等其他激活函数表现出色。 ReLU激活函数Rectified Linear Unit ReLU是分段线性函数当输入为正时输出等于输入而当输入为负时输出为零。ReLU激活函数在训练深度神经网络时通常表现良好因为它不会导致梯度消失问题并且计算速度快。然而它也有一些问题如死亡神经元问题即某些神经元在训练中可能永远不会激活。 ReLU激活函数的改进Leaky ReLU、Parametric ReLU、Exponential Linear Unit等 这些是ReLU的改进版本旨在解决死亡神经元问题。它们允许小的负输入值通过从而改善了ReLU的性能。 近似ReLU激活函数Swish、Mish等 近似ReLU函数试图在ReLu的非线性性和平滑性之间取得平衡。Swish和Mish是其中的两个例子它们在输入大于零时光滑且非线性但在输入小于零时也具有一定的非线性性。Swish是x乘以S型函数而Mish是x与双曲正切函数的乘积。这些函数在某些情况下可以表现出色但并不总是适用于所有情况。 Maxout激活函数 Maxout是一种非线性激活函数它在每个神经元的输入中选择最大的那个。它的输出是线性的片段中的最大值。Maxout激活函数允许网络自行学习不同的线性片段从而提高网络的表达能力。 自动搜索的激活函数Swish等 Swish是通过自动搜索和优化得到的激活函数。它的设计基于一定的数学原理和实验结果旨在提高神经网络的性能。这些自动搜索得到的激活函数通常经过大量实验验证以确保它们在各种任务中表现良好。 每种激活函数都有其适用的场景和优点选择哪种激活函数通常取决于具体的任务和网络结构。在深度学习中通常需要进行实验来确定哪种激活函数在特定情况下效果最好 1. S激活函数(sigmoidTanh) Sigmoid函数在机器学习中经常用作激活函数但它在某些情况下容易出现梯度消失问题这是因为它的特性导致了梯度在饱和区域非常接近于零。 Sigmoid函数的数学表达式如下 S(x) 1 / (1 e^(-x)) 当输入x接近正无穷大x → ∞时Sigmoid函数的输出趋近于1而当输入x接近负无穷大x → -∞时输出趋近于0。这意味着Sigmoid函数具有饱和性质即在这些极端值附近它的梯度接近于零。这就是梯度消失问题的根本原因。 当你使用Sigmoid激活函数时如果输入数据的绝对值非常大梯度接近于零这会导致反向传播算法中的梯度变得非常小从而权重更新几乎不会发生导致训练变得非常缓慢或根本无法进行有效的学习。这尤其在深度神经网络中更加明显因为梯度会以指数方式递减这就是为什么Sigmoid函数在深度神经网络中容易出现梯度消失问题。 为了克服这个问题人们开始使用其他激活函数如ReLURectified Linear Unit和其变种它们不具有Sigmoid函数的饱和性质因此在训练深度神经网络时更加稳定。ReLU激活函数的导数在正区域始终为1因此梯度不会在正区域消失。这有助于更有效地进行梯度传播和权重更新减少了梯度消失问题。 Tanh双曲正切函数在某些情况下也可能出现梯度消失问题尽管它相对于Sigmoid函数有一些改进但仍然具有饱和性质导致梯度在饱和区域接近于零。Tanh函数的数学表达式如下 Tanh(x) (e^x - e^(-x)) / (e^x e^(-x)) Tanh函数的输出范围在-1到1之间当输入x接近正无穷大时它的输出趋近于1当输入x接近负无穷大时它的输出趋近于-1。这就意味着Tanh函数在极端值附近也具有饱和性质梯度接近于零。 梯度消失问题发生的原因在于反向传播算法中的链式法则其中导数相乘。当使用Tanh函数时如果在网络的前向传播过程中输出值位于饱和区域梯度将变得非常小反向传播中的梯度也会随之减小。这会导致权重更新非常缓慢尤其是在深度神经网络中。 虽然Tanh函数相对于Sigmoid函数在某些情况下更好因为它的输出范围在-1到1之间但在解决梯度消失问题方面它仍然不如一些其他激活函数如ReLURectified Linear Unit及其变种。ReLU在正区域具有恒定梯度因此不容易出现梯度消失问题。为了克服梯度消失问题深度神经网络中的一种常见做法是使用ReLU或其变种同时采用一些正则化技术和初始化策略来稳定训练过程。 2. ReLU激活函数 ReLURectified Linear Unit是一种常用的激活函数它在输入大于零时输出输入值而在输入小于或等于零时输出零。这意味着ReLU是非零中心化的因为它的输出的均值平均值不是零而是正的。这与一些其他激活函数如tanh和Sigmoid不同它们的输出均值通常接近于零。为什么ReLU是非零中心化的并且没有负激活值可以归结为其定义方式。ReLU函数的数学表达式如下 f(x) max(0, x) 在这个函数中当输入x大于零时它输出x而当输入x小于等于零时输出零。这意味着ReLU在正区域x0内有激活值但在负区域x0内没有激活值。因为ReLU截断了负值所以其均值是正的。 这种非零中心化的性质有一些影响 梯度消失问题缓解与tanh和Sigmoid等激活函数不同ReLU在正区域的梯度始终为1这有助于减轻梯度消失问题因为梯度不会在正区域消失。稀疏激活性由于ReLU在负区域没有激活值神经元可以学习选择性地激活这有助于网络的稀疏表示这意味着每个神经元仅在特定情况下激活而其他时候保持静止这对于特征选择和表示学习很有用。 尽管ReLU有许多优点但它也有一些问题例如死亡神经元问题其中某些神经元在训练中永远保持非活跃状态。为了克服这些问题人们发展了一些ReLU的变种如Leaky ReLU和Parametric ReLUPReLU它们允许小的负输入值通过从而改善了ReLU的性能。这些变种可以使神经网络更容易训练。 3. ReLU激活函数的改进 4. 近似ReLU激活函数 5. Maxout激活函数 Maxout是一种激活函数它在深度学习中用于神经网络的非线性变换。与传统的激活函数如ReLU、Sigmoid和tanh不同Maxout具有独特的结构它的主要特点是取输入的最大值因此可以视为线性片段的极大化。以下是Maxout激活函数的定义对于Maxout激活函数给定多个线性组合的输入它将这些线性组合中的最大值作为输出。具体来说考虑两个线性组合 Z1 w1x b1 Z2 w2x b2Maxout激活函数输出的值为Maxout(x) max(Z1, Z2) Maxout的主要特点和优点包括 非线性性质Maxout函数是一种非线性激活函数因为它取输入中的最大值从而引入了非线性性质使神经网络能够学习更复杂的函数。灵活性Maxout允许神经网络学习不同的线性片段而不受限于单一的线性关系。这可以增加模型的表达能力有助于处理各种数据分布和特征。抗噪声性Maxout激活函数在一定程度上对噪声具有抗性因为它取输入中的最大值可以消除一些不必要的噪声信号。降低过拟合风险Maxout具有更多的参数允许网络在训练中拟合更多的数据从而降低了过拟合的风险。 尽管Maxout在理论上具有一些优势但在实际应用中它并不像ReLU那样常见。这是因为Maxout的参数数量较多可能需要更多的数据和计算资源来训练。此外ReLU和其变种在实践中通常表现得非常出色因此它们更常见。然而Maxout仍然是一个有趣的激活函数特别适用于特定的深度学习任务和研究领域。 6. 自动搜索的激活函数Swish Swish是一种激活函数最初由Google研究员在2017年提出。Swish函数的定义如下Swish(x) x * sigmoid(x)其中x是输入sigmoid(x)表示x经过S型函数Sigmoid函数的输出。Swish函数是一种非线性激活函数它在一定程度上结合了线性和非线性的特性。 Swish函数的特点和优势包括 平滑性Swish函数是平滑的与ReLU等分段线性函数相比它在激活值的变化上更加平滑。这有助于梯度的更加连续传播有助于训练深度神经网络。非线性性质Swish在Sigmoid函数的基础上引入了非线性这使得它能够捕捉更复杂的数据模式使神经网络更具表达能力。渐进性与ReLU不同Swish函数在输入趋于正无穷大时不会饱和而是渐进地接近于线性函数x。这意味着Swish函数在正值区域仍然具有一定的非线性性质从而有助于避免一些梯度消失问题。可学习性Swish函数是可学习的它的参数例如Sigmoid函数的斜率可以通过反向传播算法进行调整以适应特定任务和数据分布。 尽管Swish在理论上有一些优势但在实践中它的性能通常介于ReLU和Sigmoid之间。因此选择使用Swish还是其他激活函数取决于具体的任务和实验。有时Swish可能对某些问题效果很好但对于其他问题标准的ReLU或其变种仍然是首选。在深度学习中激活函数通常是可以调整的超参数因此可以进行实验来选择最适合特定任务的激活函数。 注意部分内容来自 阿里云天池
