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首頁大數(shù)據(jù)時代在神經網(wǎng)絡中，激活函數(shù)sigmoid和tanh除了閾值取值外有什么不同嗎？
在神經網(wǎng)絡中，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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在神經網(wǎng)絡中，激活函數(shù)是非常重要的組成部分。它們將輸入信號轉換為輸出信號，并且對神經網(wǎng)絡的性能和訓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，它們在很多方面都非常相似，但是它們也有一些重要的不同點。

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題或者輸出范圍有限的回歸問題。此外，它們的導數(shù)都可以很容易地計算，這對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。這是因為它可以在神經網(wǎng)絡中提供更多的表現(xiàn)力，因為它可以表示負數(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，可以更容易地將輸入數(shù)據(jù)進行歸一化處理，從而提高訓練速度和準確性。

另一個重要的不同之處是它們的漸進線性度。sigmoid函數(shù)具有較小的漸進線性度，這意味著它會在輸入接近0或者1的時候變得非常平滑，并且其導數(shù)趨近于0。這可能會導致梯度消失的問題，從而使得模型難以訓練。相反，tanh函數(shù)具有較大的漸進線性度，這意味著其在輸入接近0或者1的時候仍然保持斜率，并且其導數(shù)不會趨近于0。這使得tanh函數(shù)在訓練神經網(wǎng)絡時更加穩(wěn)定。

最后，sigmoid和tanh的形狀也是不同的。sigmoid函數(shù)具有一個單峰形狀，而tanh函數(shù)具有一個雙峰形狀。這意味著tanh函數(shù)在輸入為正數(shù)和負數(shù)時具有不同的輸出，這可能會對某些應用產生影響。

在總體上，sigmoid和tanh都是非常有用的激活函數(shù)，它們在很多方面都非常相似，但是它們也有一些重要的不同點。選擇哪種激活函數(shù)取決于特定的神經網(wǎng)絡任務和數(shù)據(jù)集。

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