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神經網絡激活函數(shù)和損失函數(shù)
2018-08-24
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神經網絡激活函數(shù)和損失函數(shù)

激活函數(shù)

1、sigmoid

sigmoid函數(shù)曲線如下:

sigmoid激活函數(shù)，符合實際，當輸入值很小時，輸出接近于0；當輸入值很大時，輸出值接近于1。
但sigmoid激活函數(shù)有較大的缺點，是主要有兩點：
（1）容易引起梯度消失。當輸入值很小或很大時，梯度趨向于0，相當于函數(shù)曲線左右兩端函數(shù)導數(shù)趨向于0。
（2）非零中心化，會影響梯度下降的動態(tài)性。這個可以參考CS231n.
2、tanh
tanh函數(shù)曲線如下：

與sigmoid相比，輸出至的范圍變成了0中心化[-1, 1]。但梯度消失現(xiàn)象依然存在。
3、Relu

Relu修正線性單元是有許多優(yōu)點，是目前神經網絡中使用最多的激活函數(shù)。

函數(shù)曲線如下：

優(yōu)點：（1）不會出現(xiàn)梯度消失，收斂速度快；
（2）前向計算量小，只需要計算max(0, x)，不像sigmoid中有指數(shù)計算；
（3）反向傳播計算快，導數(shù)計算簡單，無需指數(shù)、出發(fā)計算；
（4）有些神經元的值為0，使網絡具有saprse性質，可減小過擬合。

缺點：（1）比較脆弱，在訓練時容易“die”，反向傳播中如果一個參數(shù)為0，后面的參數(shù)就會不更新。使用合適的學習率會減弱這種情況。

4、Leak Relu

Leak Relu是對Relu缺點的改進，當輸入值小于0時，輸出值為αx，其中α是一個很小的常數(shù)。這樣在反向傳播中就不容易出現(xiàn)“die”的情況。

損失函數(shù)

損失函數(shù)（loss function）也叫代價函數(shù)（cost function）。是神經網絡優(yōu)化的目標函數(shù)，神經網絡訓練或者優(yōu)化的過程就是最小化損失函數(shù)的過程（損失函數(shù)值小了，對應預測的結果和真實結果的值就越接近

1、二次代價函數(shù)

二次代價函數(shù)就是歐式距離的和，在線性回歸中用的比較多，但在目前的神經網絡中用的相對較少。

2、交叉熵代價函數(shù)


交叉熵（cross-entropy）代價函數(shù)來源于信息論中熵的概念。是目前神經網絡分類問題中（比如圖像分類）常用的代價函數(shù)。交叉熵代價函數(shù)對分類問題有一個很好的解釋：當分類輸出正確類的結果（輸出層使用softmax函數(shù)之后的值）接近于1，即a=~1時，對應正確類的標簽為1，即y=1。則可得到，C中第一項接近于0，第二項等于0。對于非正確類，a接近于0，y=0,則C中第一項為0，第二項接近于0。故最終C接近于0；當分類輸出正確類的結果與1的差距越大，則上式C的值越大。

3、對數(shù)似然函數(shù)


對數(shù)似然函數(shù)與交叉熵代價函數(shù)類似，但只考了正確類損失，不考慮錯誤類的損失，用的也比較多。與交叉熵代價函數(shù)一樣，對數(shù)似然也對分類有一個很好的解釋：當正確類的輸出值a（輸出層只用softmax后的值）接近于1時，y=1，C接近于0；當輸出值a距離a越大時，C值越大。

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