激活函数-Sigmoid, Tanh及ReLU_tanh曲线 😊

在深度学习中，激活函数是神经网络中的关键组件之一，它们赋予模型非线性特性，使模型能够更好地拟合复杂的函数。今天，我们一起来看看三种常用的激活函数：Sigmoid、Tanh和ReLU，特别是Tanh的曲线表现。

首先，让我们来了解一下Sigmoid函数，它是一种S型曲线，其输出范围在0到1之间，常用于二分类问题中的概率预测。然而，当输入值较大或较小时，Sigmoid函数会出现梯度消失的问题，导致模型训练效率低下。因此，引入了Tanh函数，它的输出范围为-1到1，相较于Sigmoid函数，Tanh函数在原点附近具有更大的斜率，这使得梯度消失问题得到了一定的缓解。值得一提的是，Tanh函数的曲线图在原点附近呈现出明显的对称性，这是它的一个显著特点。

接下来，我们来看看ReLU函数，这是一种非常流行的激活函数，其形式简单，计算效率高。ReLU函数在输入大于0时输出为输入值本身，在输入小于等于0时输出为0。这种分段线性函数避免了梯度消失问题，但在输入小于0时，ReLU函数的导数为0，这可能会导致“死亡神经元”问题。不过，ReLU函数在实际应用中表现出了良好的性能，特别是在卷积神经网络中。

总而言之，这三种激活函数各有优缺点，选择合适的激活函数对于构建高效的深度学习模型至关重要。希望这篇简短的文章能够帮助你更好地理解这些激活函数及其曲线特性。😊

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