Relu函数,sigmoid函数,leaky Relu
Relu函数:
y=max(0,x)
蓝色为Relu函数,红色曲线为Relu函数的导数。
优点:
1.在正区间内不会发生梯度消失问题,
2. 函数比较简单,求导计算复杂度较低。
3. 梯度能维持在不错的区间,也就是收敛速度快。
缺点:
1.负区间梯度一直为0,导致部分神经元不会被激活,相应的参数一直不被更新
2.非zero-centered,收敛速度一般
sigmoid函数定义:
从函数可以看出,最小值接近于0,最大值接近于1.
蓝色为原始sigmoid函数曲线,红色为sigmoid函数的导数。 从导数可以看出,x轴的值很大或者很小时都会导致梯度消失。。
此外,是非0均值,收敛速度会比较慢。函数有幂运算,计算复杂度高。
leaky Relu函数:
y=max(x,ax)
a一般为很小的值,所以在负区间的话,梯度不为0,解决了Relu在负区间梯度为0的缺点。。
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