浅显介绍图像识别的算法卷积神经网络（CNN）中的激活函数

激活函数的作用

激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，其主要作用包括但不限于以下几点：

1. 引入非线性：如果没有激活函数或仅使用线性激活函数，无论神经网络有多少层或多复杂，整个模型仍然只能表达线性映射。这意味着它无法学习和表示数据中的复杂模式。通过使用非线性的激活函数，如ReLU（修正线性单元）、Sigmoid、Tanh等，可以赋予神经网络学习复杂函数的能力。

2. 决定神经元是否被激活：激活函数根据输入信号的强度决定一个神经元是否应该被“激活”，即是否应传递信息给下一层。这有助于神经网络捕捉到输入数据中的关键特征。

3. 范围调整：不同的激活函数会对输出值的范围进行调整。例如，Sigmoid函数将输出限制在(0, 1)之间，而Tanh函数则将其限制在(-1, 1)之间。这种特性对于某些类型的任务特别有用，比如概率预测任务适合使用Sigmoid函数作为输出层的激活函数。

4. 梯度传播：激活函数的选择也会影响反向传播过程中梯度的计算与传播效率。一些激活函数，如ReLU，可以帮助缓解梯度消失问题，从而支持更深网络的有效训练。

寻找激活函数是不是一个技术活？

选择合适的激活函数确实可以视为一项技术活，因为它涉及到对具体问题的理解以及对不同激活函数特性的掌握。以下是一些考虑因素：

• 任务类型：不同类型的任务可能需要不同的激活函数。例如，在二分类问题中，输出层通常会使用Sigmoid函数；而在多类别分类问题中，则更倾向于使用Softmax函数。

• 网络深度：深层网络可能会遇到梯度消失或爆炸的问题，这时选择像ReLU及其变体（如Leaky ReLU、Parametric ReLU）这样的激活函数就显得尤为重要，因为它们有助于保持正向传递路径上的梯度稳定。

• 性能与计算成本：一些激活函数比其他的更易于计算且具有更好的数值稳定性。例如，ReLU因其简单性和高效性成为很多现代神经网络的首选激活函数。

• 实验与经验：虽然存在指导原则，但最佳实践往往还需要通过实验来确定。研究人员和工程师经常需要尝试多种激活函数，并结合实际情况优化模型表现。

因此，选择合适的激活函数不仅需要理论知识，也需要实践经验，并且随着新的研究发现和技术的发展，这一领域也在不断进步。正确地选择激活函数能够显著提高模型的表现，使其更好地适应特定的应用场景。