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Sigmoid激活函数和ReLU激活函数的区别：

2023-11-01
Sigmoid激活函数和ReLU激活函数的区别：
特性 Sigmoid 激活函数 ReLU 激活函数
梯度弥散 只有在0附近的时候有比较好的激活性，在正负饱和区，其梯度都接近于0，导致梯度弥散 在大于0的部分梯度为常数，不会出现梯度弥散
单侧抑制 不具有单侧抑制功能 在输入负值时输出0，神经元不被激活，有单侧抑制功能。使得网络稀疏，提高了计算效率。
稀疏激活性 不具有稀疏激活性 1.深度神经网络中的神经元具有稀疏激活性，当网络深度增加N层，理论上激活率将降低2的N次方倍
2.比 Sigmoid 更符合生物学神经激活机制。在做一个分类网络的时候，和目标相关的特征往往只有少数几个。
计算速度 要进行浮点四则运算 由简单的if-else语句实现，导数计算更快
公式
公式解释 Relu其实就是个取最大值的函数
函数图像
导数

 

 

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