机器学习的激活函数浅谈

本文和大家分享的主要是机器学习的激活函数相关内容，一起来看看吧，希望对大家学习机器学习有所帮助。

　　激活函数将神经网络最后一层输出当做输入，进行转换。也用于神经网络两层之间。

　　那么在神经网络为什么要使激活函数？

　　比如在逻辑回归中，用于将输出转换为0/1进行分类。在神经网络中用于确定输出是yes/no。或者将输出映射到某一个范围之间，比如手写数字识别中，将输出映射到0--9之间。

　　激活函数一般分类两类:线性和非线性

　　线性或恒等激活函数

如上函数，该输出不会限制在任何范围内，与上述我们的目的不相符。

　　非线性激活函数

如上就是非线性激活函数的例子，在神经网络中用的最多。它是模型易于泛化或者适应各种数据，并对输出进行区分。 对激活函数有几个术语需要了解： 导数或者微分 ：当优化方法与梯度相关时，需要求导，因此函数必须可微。 单调性 ：当激活函数是单调时，单层网络能够保证是凸函数。 输出值的范围

　　： 当激活函数输出值是 有限 的时候，基于梯度的优化方法会更加 稳定，因为特征的表示受有限权值的影响更显著；当激活函数的输出是 无限 的时候，模型的训练会更加高效，不过在这种情况小，一般需要更小的learning rate.

　　下面介绍几种常见的激活函数：

　　sigmoid 函数

如上，输出永远在0--1之间，其中在接近0或者1时，变化速度变慢。在模型预测可能性时有用。 该函数可微，因此在两点之间可以计算斜率。该函数单调但是其导函数不是单调的。 该激活函数会导致神经网络在训练时被卡住，部分缺点如下：

　　1. 当输入过大过小时， 梯度接近0.因此初始值很大时，神经元梯度会消失，加大训练难度。

　　2. 该函数输出的均值不为0。因此后一层神经元将上一层的非0输出作为信号输入，梯度始终为正。

　　Tanh 双曲正弦激活函数

与sigmoid类似，但是比sigmoid效果要好，输出在-1--1之间。不同与sigmoid，该函数输出均值为0. 常用于二分类问题。

　　Relu(线性整流)激活函数

目前这是在神经网络中用的最多的激活函数，大部分卷积神经网络和深度神经网络在在使用。 如上，该范围在0--无穷大之间。 其中该函数和其倒数都是单调的。 部分优点如下：

　　1. 收敛速度相比于sigmoid和Tanh要快很多

　　2. 相比于sigmoid和Tanh， 由于函数特性，只需要一个阈值就能得到激活值 同时也有缺点，比如一个非常大的梯度流过一个Relu神经元时， 更新参数以后，由于激活值太大， 导致对后面的数据激活困难。

　　Softmax 激活函数

　softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！

　　上述中为什么会提到导数或者可微： 当在梯度下降中更新梯度时，需要知道曲线的斜率，并进行更新，因为这是下降最快的方向。因此在神经网络中需要使用到激活函数的导数。

 

 

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