21种深度学习激活函数深度对比分析

在深度学习领域，激活函数是神经网络中至关重要的组成部分，其作用是引入非线性因素，使得网络能够学习和表示复杂的函数映射。激活函数可以决定神经元是否应该被激活，即在一定输入下决定神经元是否输出信号。对21种激活函数的对比分析，有助于理解它们各自的特点、适用场景以及优缺点。 以下为21种激活函数的详细知识点介绍： 1. Sigmoid函数 - Sigmoid函数是一种广泛使用的激活函数，输出范围在(0, 1)。 - 具有平滑的梯度，但是输出并非零中心化，可能导致梯度消失问题。 - 指数计算消耗较大，不适用于深层网络。 2. Tanh函数 - Tanh函数与Sigmoid类似，输出范围在(-1, 1)。 - 也是非零中心化，同样存在梯度消失问题。 - 相比Sigmoid，Tanh通常表现更优，因为它更加接近于零中心化。 3. ReLU（Rectified Linear Unit） - ReLU将所有负值设置为零，正值保持不变。 - 计算简单，避免了梯度消失问题，适合于深层网络。 - 存在"ReLU死亡"问题，即某些神经元可能永远不会被激活。 4. Leaky ReLU - Leaky ReLU对负值赋予一个小的正斜率，而非将其置为零。 - 旨在解决ReLU死亡问题，但斜率参数通常需要手动调整。 5. Parametric ReLU (PReLU) - PReLU是Leaky ReLU的一种泛化形式，通过数据学习负值的斜率。 - 具有更好的灵活性，但需要更多的训练数据和调参。 6. Exponential Linear Unit (ELU) - ELU不仅在正值区与ReLU相同，在负值区还引入指数项。 - ELU可以输出负值，有利于加速收敛，但计算成本较高。 7. Scaled ELU (SELU) - SELU是ELU的一个变种，其参数是经过数学推导得出的，能够自我归一化。 - 适用于具有足够多层的网络，并且具有自适应学习率的特性。 8. Softmax函数 - Softmax通常用于多类分类问题的输出层。 - 将输出归一化为概率分布，使输出层的输出值可以解释为概率。 9. Softplus函数 - Softplus函数是ReLU的平滑版本，可以保证导数存在。 - 由于计算复杂度较高，实际应用中不如ReLU受欢迎。 10. Swish函数 - Swish函数由谷歌提出，具有Sigmoid形状，但中心不是固定的。 - 表现上往往优于ReLU和其变种，但计算成本相对较高。 11. Mish函数 - Mish函数是Swish的改进版，具有非单调性和平滑性。 - 其性能在一些实验中显示优于Swish，但同样需要较高的计算资源。 12. Hard Sigmoid - Hard Sigmoid是Sigmoid的近似函数，由线性和阶梯函数组合而成。 - 其计算更快，但是效果往往不如Sigmoid。 13. Bipolar Sigmoid - Bipolar Sigmoid函数是Sigmoid函数的变体，输出范围在(-1, 1)。 - 适用于某些特定的神经网络模型设计。 14. ArcTan - ArcTan或反正切函数是另一个平滑的激活函数，输出范围在(-π/2, π/2)。 - 虽然平滑且输出范围广，但在深度学习中使用不如Sigmoid或Tanh普遍。 15. Softsign - Softsign函数类似于Tanh，但其斜率变化更为平缓。 - 它是Sigmoid和Tanh的折中方案，但通常不是最佳选择。 16. Sinusoidal - Sinusoidal激活函数是基于正弦函数设计的。 - 它在理论上引入了周期性特征，但实际应用效果和普及度有限。 17. Gaussian Error Linear Unit (GELU) - GELU函数结合了线性和正态累积分布函数。 - 在BERT模型中表现突出，但计算复杂度较高。 18. Adaptive Piecewise Linear Activation Function (APL) - APL是一种分段线性的激活函数，能够根据输入自动调整其斜率。 - 它试图在深度学习模型中提供灵活性，但目前使用较少。 19. Maxout - Maxout激活函数通过构建一个高维的凸函数来工作，可以视为ReLU的泛化。 - Maxout可以学习更复杂的函数，但模型参数随之增加。 20. Fused Rectified Linear Unit (FReLU) - FReLU通过结合ReLU和一个线性项来减少计算量。 - 虽然简化了计算，但并未在实践中广泛流行。 21. Randomized Leaky ReLU (RReLU) - RReLU是一种带有随机选择的负斜率的Leaky ReLU。 - 随机性带来了一定的正则化效果，但它需要为每个训练样本选择不同的斜率。 以上是21种激活函数的基本知识介绍，每种激活函数在深度学习中都有其应用场景和局限性。选择合适的激活函数对于构建有效的神经网络模型至关重要。在实际应用中，研究人员和工程师往往需要根据问题的性质、数据的特性以及网络的深度等因素综合考虑，通过实验比较来确定最合适的激活函数。随着深度学习研究的不断推进，新的激活函数不断被提出，激活函数的选择和优化仍然是一个活跃的研究领域。