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优点:
?可以平滑地过滤数据,避免“全进或全不进”这样极端的情况。
?适用于二分类问题(比如邮件是垃圾邮件还是正常邮件)。
问题:
?计算比较复杂,不像ReLU那么直接。
?当数据过大或过小时,变化很小,容易导致梯度消失(学习速度变慢)。
第四种情况:老张更加智能(Softmax激活函数)
有一天,老板告诉老张:“我们公司不仅有正式员工,还有不同的部门,比如工程部、市场部、财务部。你不能只区分‘进’或‘不进’,而是要把人分到不同的部门。”
于是,老张开发了一套更加高级的评分系统,不仅判断某人是否能进,还会计算他属于哪个部门的概率。
?如果一个人穿着工程师制服,90%可能属于工程部,10%可能属于市场部。
?如果一个人拿着营销资料,80%可能属于市场部,20%可能属于工程部。
?每个人都按照最高概率归类到相应部门。
这就像Softmax激活函数,它的作用是:
?把所有的可能性转换成概率分布(所有概率加起来是1)。
?适用于多分类问题(比如识别一张图片是“猫”、“狗”还是“兔子”)。
优点:
?适合多类别分类,可以告诉你**“最有可能”是哪一类**。
问题:
?计算量比ReLU大一点,但在分类任务中是最合适的。
总结:不同激活函数的角色
激活函数比喻适用场景优点问题
恒等函数(Identity)老张不筛选,所有人都能进线性回归简单直接不能处理复杂问题
ReLU老张只让正式员工进,其他人全拒深度学习、CNN计算简单,效率高负数全部变0,信息可能丢失
Sigmoid老张给每个人打分,决定能不能进二分类问题(垃圾邮件分类)平滑过渡,输出0-1概率容易梯度消失
Softmax老张不但决定谁进,还要分部门多分类问题(图像识别)适合多分类问题计算比ReLU复杂
结论:激活函数=智能筛选机制
?激活函数的作用就像门卫老张,决定哪些信息能进入下一层,哪些要被拒绝。
?不同的激活函数适用于不同的任务,ReLU、Sigmoid、Softmax各有千秋。
?深度学习的关键就是如何聪明地使用这些筛选机制,让神经网络学得更快、更准确!
你更喜欢哪个“门卫策略”呢?如果你是老张,你会怎么设计你的筛选规则?
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