在深度学习中,激活函数和优化算法是构建和训练神经网络模型的两个核心组件。它们共同决定了模型的学习能力和效果。 首先,我们谈谈激活函数。激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色,它们为模型引入了非线性特性,使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。其中,sigmoid和ReLU是最常用的两种激活函数。 Sigmoid函数将输入的任意实数值映射到0到1的范围内,常用于二分类问题的输出层。然而,sigmoid函数在输入值非常大或非常小时,梯度几乎为零,这会导致梯度消失的问题,使得模型在训练过程中难以收敛。 ReLU(Rectified Linear Unit)函数则是一种更为常用的激活函数。它在输入值为正时,输出等于输入;在输入值为负时,输出为零。ReLU函数具有计算简单、收敛速度快等优点,而且在一定程度上缓解了梯度消失的问题。然而,ReLU函数也存在一些缺点,比如当输入为负时,神经元的输出为零,这会导致“死亡神经元”的问题。