常见激活函数总结 | 深度学习笔记2

01激活函数概览

基本上,入门深度学习的第一件事情就是了解”神经元”的构造,激活函数算是最基本的一个”部件”了吧.那激活函数到底有什么用呢?为什么需要激活函数?激活函数的定义是什么呢?

下面这篇论文提供了激活函数的定义以及常见的”饱和”的定义,以及对于激活函数的一些思考.大家可以参考一下.

Noisy Activation Functions （http://proceedings.mlr.press/v48/gulcehre16.pdf）

引用这篇论文的定义:激活函数就是映射

,且函数几乎处处可导.

那为什么需要激活函数呢?一般认为,激活函数的作用是给神经网络加入非线性的因素.激活函数一般都是非线性函数,要是没有了激活函数,那么神经网络难以对于生活中常见的非线性的数据建模.所以,神经网络中激活函数是不可缺少的.

02常见的激活函数

这里仅仅列出经常见到的,常用的激活函数,更多的新的激活函数类型可以跟踪最新的paper,

这里的激活函数的所有代码及绘图可在我的GitGub找到:

MachineLearningCode/NeuralNet/ActivationFunction/ （https://github.com/XierHacker/MachineLearningCode/tree/master/NeuralNet/ActivationFunction）

好了,开始正式总结了.

1.sigmoid

老朋友了,但是还是要介绍一下,sigmod算是”曾经”使用最广的激活函数了,简单,良好的非线性映射,但是也有致命的问题,就是梯度消失.所以现代的神经网络架构很少用他了.

2.tanh

3.ReLU

修正线性单元(Rectified linear unit)

也常常表示为

线性修正单元应当是现在用的最广的激活函数了,要是你不知道用什么激活函数,就用ReLU先试一下吧.

4.LReLU,PReLU,RReLU

这三个都是对于ReLU的改进,三个的函数的写法可以近似的认为是一样的.细节上有一些差别.

其中a可以看做是斜率,也就是说,这个激活函数多引进了一个参数.

对于LReLU来说,a是固定的,你可以通过各种验证方式选出一个合适的a值. PReLU是对于LReLU的改进,可以自适应的学习参数而不是固定的,原论文中建议初始化为0.25.

RReLU的a是一个给定范围内的随机变量,随机选择的,在一定程度上可以起到正则化的作用.

给出一张总结的图

5.ELU

Exponential Linear Units的缩写,函数形式为

其中a>0.

右侧的线性部分能够缓解梯度消失,左侧的软饱和能够对于输入变化鲁棒.而且收敛速度更快.

6.softplus

7.softsign