本文主要是介绍sigmoid、 tanh、 tanh、 tanh比较，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
由上篇文章，我们知道逻辑回归是怎么过渡到神经网络的了
总的来说就一句话——多个逻辑回归模型，前后堆积形成了神经网络！
我引用吴恩达中的一张图，稍微的回顾以下这个过程
对于这张图，它的过程是这样的：
- 输入1个样本（含3个特征），分别到4个逻辑回归中（中间那一列的4个圈圈）
- 对于样本的输入，逻辑回归模型分别通过y = wx + b后将y值通过Sigmoid函数映射到01区间内，那么这里就有4个输出的01概率
- 对于上面输出的4个概率再输入到最后一个逻辑回归模型中，再通过y = wx + b后将y值通过Sigmoid函数映射到01区间内，得到最后的结果
对于中间那层，我们称为隐藏层，如果隐藏层多了，输入特征也多了的话，就会形成下面这样的图象
但是这里有个问题，对于逻辑回归使用的是Sigmoid激活函数，但是对于深度学习中继续使用Sigmoid函数是否合理？
答案是不合理的，所以在这基础上，分别提出了以下多种激活函数：
- sigmoid 激活函数
- tanh 函数（效果优于 sigmoid 函数）
- 修正线性单元的函数（ tanh）（默认）
- tanh
首先让我们看看sigmoid 激活函数
然后再看看tanh 函数
紧接着看看修正线性单元的函数（ReLu）
最后再看看Leaky Relu激活函数
这里主要解决以下几个问题：
问题一：tanh 函数为什么效果优于 sigmoid 函数？
优于sigmoid的原因：因为函数值域在-1 和+1 的激活函数，其均值是更接近零均值的。在训练一个算法模型时，如果使用 tanh函数代替 sigmoid 函数中心化数据，使得数据的平均值更接近 0 而不是 0.5。
问题二：深度学习中一般使用——修正线性单元的函数（ReLu），它的好处？
Relu 的优点是：当𝑧是负值的时候，导数等于 0。
从实际上来说，当使用𝑧的导数时，𝑧=0的导数是没有定义的。但是当编程实现的时候，𝑧的取值刚好等于0.00000001，这个值相当小，所以，在实践中，不需要担心这个值，𝑧是等于 0 的时候，假设一个导数是 1 或者 0 效果都可以。
问题三：sigmoid 函数与tanh 函数的对比！
共同的缺点——在𝑧特别大或者特别小的情况下，导数的梯度或者函数的斜率会变得特别小，最后就会接近于 0，导致降低梯度下降的速度
问题四：ReLu与Leaky Relu的比较
第一，在𝑧的区间变动很大的情况下，激活函数的导数或者激活函数的斜率都会远大于0。使用 ReLu 激活函数神经网络通常会比使用
sigmoid 或者 tanh 激活函数学习的更快。
第二，sigmoid 和 tanh 函数的导数在正负饱和区的梯度都会接近于 0，这会造成梯度弥散，而 Relu 和 Leaky ReLu函数大于 0 部分都为常数，不会产生梯度弥散现象。(同时应该注意到的是，Relu 进入负半区的时候，梯度为 0，神经元此时不会训练，产生所谓的稀疏性，而 Leaky ReLu 不会有这问题)𝑧在 ReLu 的梯度一半都是0，但是，有足够的隐藏层使得 z 值大于 0，所以对大多数的 训练数据来说学习过程仍然可以很快。
这篇关于sigmoid、 tanh、 tanh、 tanh比较的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
