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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)sigmoid和tanh除了閾值取值外有什么不同嗎？
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)sigmoid和tanh除了閾值取值外有什么不同嗎？
2023-03-29
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在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)是非常重要的組成部分。它們將輸入信號(hào)轉(zhuǎn)換為輸出信號(hào)，并且對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能和訓(xùn)練速度有著很大的影響。sigmoid和tanh是兩種最常見的激活函數(shù)之一，它們?cè)诤芏喾矫娑挤浅Ｏ嗨疲撬鼈円灿幸恍┲匾牟煌c(diǎn)。

首先，sigmoid和tanh都是S型函數(shù)，它們的輸出值都是在0到1之間或者-1到1之間。這使得它們非常適合用于二元分類問(wèn)題或者輸出范圍有限的回歸問(wèn)題。此外，它們的導(dǎo)數(shù)都可以很容易地計(jì)算，這對(duì)于反向傳播算法非常重要。

然而，sigmoid和tanh也有許多不同之處。其中一個(gè)最顯著的不同就是它們的閾值取值。sigmoid函數(shù)的閾值取值為0.5，而tanh函數(shù)的閾值取值為0。這意味著tanh的輸出均值為0，而sigmoid的輸出均值為0.5。另一個(gè)不同之處是它們的輸出范圍。sigmoid的輸出范圍是(0, 1)，而tanh的輸出范圍是(-1, 1)。

由于tanh的輸出范圍更廣，因此它通常比sigmoid更受歡迎。這是因?yàn)樗梢栽?a href='/map/shenjingwangluo/' style='color:#000;font-size:inherit;'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中提供更多的表現(xiàn)力，因?yàn)樗梢员硎矩?fù)數(shù)。此外，tanh的輸出均值為0，這意味著在使用tanh作為激活函數(shù)時(shí)，可以更容易地將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，從而提高訓(xùn)練速度和準(zhǔn)確性。

另一個(gè)重要的不同之處是它們的漸進(jìn)線性度。sigmoid函數(shù)具有較小的漸進(jìn)線性度，這意味著它會(huì)在輸入接近0或者1的時(shí)候變得非常平滑，并且其導(dǎo)數(shù)趨近于0。這可能會(huì)導(dǎo)致梯度消失的問(wèn)題，從而使得模型難以訓(xùn)練。相反，tanh函數(shù)具有較大的漸進(jìn)線性度，這意味著其在輸入接近0或者1的時(shí)候仍然保持斜率，并且其導(dǎo)數(shù)不會(huì)趨近于0。這使得tanh函數(shù)在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)更加穩(wěn)定。

最后，sigmoid和tanh的形狀也是不同的。sigmoid函數(shù)具有一個(gè)單峰形狀，而tanh函數(shù)具有一個(gè)雙峰形狀。這意味著tanh函數(shù)在輸入為正數(shù)和負(fù)數(shù)時(shí)具有不同的輸出，這可能會(huì)對(duì)某些應(yīng)用產(chǎn)生影響。

在總體上，sigmoid和tanh都是非常有用的激活函數(shù)，它們?cè)诤芏喾矫娑挤浅Ｏ嗨疲撬鼈円灿幸恍┲匾牟煌c(diǎn)。選擇哪種激活函數(shù)取決于特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)和數(shù)據(jù)集。

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