Relu激活函数和Sigmoid、Tanh函数对比分析(建议收藏加关注)
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发布时间：2024-10-24 13:14
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时间：2024-11-05 18:33
当深入学习深度学习和研究DQN算法时，理解Relu激活函数与Sigmoid和Tanh函数的差异至关重要。本文主要分析这三种函数在神经网络中的表现和应用。
首先，让我们回顾BP反向传播算法的基本原理，这有助于后续讨论。然后，梯度弥散和梯度爆炸是深度学习中常见的问题。Sigmoid和Tanh在饱和区域的导数小，可能导致梯度弥散，使网络学习效率低下；而梯度爆炸则源于梯度过大，导致模型不收敛。
解决梯度弥散的方法包括：使用ReLU替代Sigmoid和Tanh，通过梯度裁剪控制梯度大小，引入RNN-LSTM结构，以及使用批量归一化技术。ReLU因其线性特性，在非饱和区导数恒为1，有效避免了梯度弥散，同时保持了计算效率。
相比之下，ReLU的优点在于其“灭活”特性，即在小于0的区域输出为0，有助于稀疏网络的学习，且能保持梯度在多层传播中的稳定性。然而，ReLU的缺点在于“神经元死亡”问题，即负值输入可能导致神经元永久关闭，对异常值敏感。
尽管ReLU解决了Sigmoid和Tanh的局限，但仍然需要注意其对异常值的敏感性。如果你对深度学习和强化学习感兴趣，记得关注我们的更新，我们会继续分享相关知识！
