简析深度学习常见激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU）

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-10-22 13:51 269阅读 0赞

激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。

*下图为激活函数的计算过程*  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjE0NTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70]

y = h ( b + w 1 x 1 + w 2 x 2 ) y=h(b+w\_\{1\}x\_\{1\}+w\_\{2\}x\_\{2\}) y=h(b\+w1x1\+w2x2)，我们将该式拆开可以写为： a = b + w 1 x 1 + w 2 x 2 a=b+w\_\{1\}x\_\{1\}+w\_\{2\}x\_\{2\} a=b\+w1x1\+w2x2， y = h ( a ) y=h(a) y=h(a)即为右侧圆圈中所示。

一、Sigmoid激活函数形式为： f ( x ) = 1 1 + e − x f(x)=\\frac\{1\}\{1+e^\{-x\}\} f(x)=1\+e−x1，由基本的微积分知识可以推导出，该函数的导数形式为： f ′ ( x ) = f ( x ) ( 1 − f ( x ) ) f^\{\\prime\}(x)=f(x)(1-f(x)) f′(x)=f(x)(1−f(x))。该函数的图像如下所示  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjE0NTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
从图像中不难看出，Sigmoid函数会出现梯度消失和梯度爆炸的情况，这是因为该函数将输入和输出映射到（0，1），当自变量很大或者很小的时候，该函数的导数 f ′ ( x ) = f ( x ) ( 1 − f ( x ) ) f^\{\\prime\}(x)=f(x)(1-f(x)) f′(x)=f(x)(1−f(x))的值都会趋向于0，造成**梯度消失**的情况。

二、Tanh激活函数的形式为： f ( z ) = t a n h ( z ) = e z − e − z e z + e − z f(z)=tanh(z)=\\frac\{e^\{z\}-e^\{-z\}\}\{e^\{z\}+e^\{-z\}\} f(z)=tanh(z)=ez\+e−zez−e−z  
其对应的导数形式为： f ′ ( z ) = 1 − ( f ( z ) ) 2 f^\{\\prime\}(z)=1-(f(z))^2 f′(z)=1−(f(z))2，其图像如下图所示  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjE0NTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
从图像中不难看出Tanh就是Sigmoid函数的平移，从函数表达式来看， t a n h ( x ) = 2 s i g m o i d ( 2 x ) − 1 tanh(x)=2sigmoid(2x)-1 tanh(x)=2sigmoid(2x)−1，因此Tanh函数也会由于相同的原因导致梯度消失的情况。

三、ReLu激活函数的形式为： f ( x ) = m a x ( 0 , x ) f(x)=max(0,x) f(x)=max(0,x)或者 h ( x ) = \{ x ( x > 0 ) 0 ( x ⩽ 0 ) h(x)=\\left\\\{\\begin\{array\}\{ll\}x & (x>0) \\\\0 & (x \\leqslant 0)\\end\{array\}\\right. h(x)=\{ x0(x>0)(x⩽0)，其对应的导数形式为： h ( x ) = \{ 1 ( x > 0 ) 0 ( x ⩽ 0 ) h(x)=\\left\\\{\\begin\{array\}\{ll\}1 & (x>0) \\\\0 & (x \\leqslant 0)\\end\{array\}\\right. h(x)=\{ 10(x>0)(x⩽0)，其图像如下图所示  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjE0NTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
四、**ReLu函数相比于Sigmoid函数和Tanh函数的优势在于**：  
1.ReLu函数是利用阈值来进行因变量的输出，因此其计算复杂度会比剩下两个函数低（后两个函数都是进行指数运算）  
2.ReLu函数的非饱和性可以有效地解决梯度消失的问题，提供相对宽的激活边界。  
3.ReLU的单侧抑制提供了网络的稀疏表达能力。

五、**ReLu函数相比于Sigmoid函数和Tanh函数的劣势在于**：  
1.**ReLU的局限性在于其训练过程中会导致神经元死亡的问题**。这是由于函数 f ( x ) = m a x ( 0 , x ) f(x)=max(0,x) f(x)=max(0,x)导致负梯度在经过该ReLU单元时被置为0，且在之后也不被任何数据激活，即流经该神经元的梯度永远为0，不对任何数据产生响应。在实际训练中，如果学习率（Learning Rate）设置较大，会导致超过一定比例的神经元不可逆死亡，进而参数梯度无法更新，整个训练过程失败。  
鉴于此，人们设计了ReLu函数的变体即Leaky ReLu（LReLu），其表达式为：  
 f ( x ) = \{ x ( x > 0 ) a x ( x ⩽ 0 ) f(x)=\\left\\\{\\begin\{array\}\{ll\}x & (x>0) \\\\ax & (x \\leqslant 0)\\end\{array\}\\right. f(x)=\{ xax(x>0)(x⩽0)，其图像如下图示（假设a的值为0.01）：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ0NjE0NTI0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
LReLU与ReLU的区别在于， 当z<0时其值不为0，而是一个斜率为a的线性函数，一般a为一个很小的正常数， 这样既实现了单侧抑制，又保留了部分负梯度信息以致不完全丢失。但另一方面，**a值的选择增加了问题难度，需要较强的人工先验或多次重复训练以确定合适的参数值。**  
基于此，参数化的PReLU（Parametric ReLU）应运而生。它与LReLU的主要区别是**将负轴部分斜率a作为网络中一个可学习的参数，进行反向传播训练**，与其他含参数网络层联合优化。而另一个LReLU的变种增加了“随机化”机制，具体地，在训练过程中，斜率a作为一个满足某种分布的随机采样；测试时再固定下来。Random ReLU（RReLU）在一定程度上能起到正则化的作用。

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