如何选择正确的激活函数?
如何选择正确的激活函数?
现在我们已经了解了这么多的激活函数,接下来就需要分析在哪种情况下应该使用哪种激活函数了。激活函数好或坏,不能凭感觉定论。然而,根据问题的性质,我们可以为神经网络更快更方便地收敛作出更好的选择。
用于分类器时,Sigmoid函数及其组合通常效果更好。
由于梯度消失问题,有时要避免使用sigmoid和tanh函数。
ReLU函数是一个通用的激活函数,目前在大多数情况下使用。
如果神经网络中出现死神经元,那么PReLU函数就是最好的选择。
请记住,ReLU函数只能在隐藏层中使用。
一点经验:你可以从ReLU函数开始,如果ReLU函数没有提供最优结果,再尝试其他激活函数。
转载于:https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8572556.html
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