激活函数

转载自 https://www.cnblogs.com/missidiot/p/9378079.html

激活函数是什么？

激活函数有什么用？

激活函数怎么用？

激活函数有哪几种？各自特点及其使用场景？

1.激活函数

1.1激活函数是什么？

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。那么激活函数应该具有什么样的性质呢？

可微性：当优化方法是基于梯度的时候，这个性质是必须的。
单调性：当激活函数是单调的时候，单层网络能够保证是凸函数。
输出值的范围：当激活函数输出值是有限的时候，基于梯度的优化方法会更加稳定，因为特征的表示受有限权值的影响更显著;当激活函数的输出是无限的时候，模型的训练会更加高效，不过在这种情况小，一般需要更小的learning rate

1.2激活函数有什么用？

引入非线性因素。

在我们面对线性可分的数据集的时候，简单的用线性分类器即可解决分类问题。但是现实生活中的数据往往不是线性可分的，面对这样的数据，一般有两个方法：引入非线性函数、线性变换。

线性变换

就是把当前特征空间通过一定的线性映射转换到另一个空间，让数据能够更好的被分类。

激活函数是如何引入非线性因素的呢？在神经网络中，为了避免单纯的线性组合，我们在每一层的输出后面都添加一个激活函数（sigmoid、tanh、ReLu等等），这样的函数长这样：

1.3激活函数有哪几种？各自特点及其使用场景？

2.Sigmoid

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这里写图片描述

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sigmoid 是使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神经元。此外，(0, 1) 的输出还可以被表示作概率，或用于输入的归一化，代表性的如Sigmoid交叉熵损失函数。

可以看出，sigmoid函数连续，光滑，严格单调，以(0,0.5)中心对称，是一个非常良好的阈值函数。

当x趋近负无穷时，y趋近于0；趋近于正无穷时，y趋近于1；x=0时，y=0.5。当然，在x超出[-6,6]的范围后，函数值基本上没有变化，值非常接近，在应用中一般不考虑。

Sigmoid函数的值域范围限制在(0,1)之间，我们知道[0,1]与概率值的范围是相对应的，这样sigmoid函数就能与一个概率分布联系起来了。

Sigmoid函数的导数是其本身的函数，即f′(x)=f(x)(1−f(x))f′(x)=f(x)(1−f(x))，计算非常方便，也非常节省计算时间。

然而，sigmoid也有其自身的缺陷，最明显的就是饱和性。从上图可以看到，其两侧导数逐渐趋近于0

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具有这种性质的称为软饱和激活函数。具体的，饱和又可分为左饱和与右饱和。与软饱和对应的是硬饱和, 即

f′(x)=0，当|x|>c，其中c为常数。f′(x)=0，当|x|>c，其中c为常数。

sigmoid 的软饱和性，使得深度神经网络在二三十年里一直难以有效的训练，是阻碍神经网络发展的重要原因。具体来说，由于在后向传递过程中，sigmoid向下传导的梯度包含了一个 f′(x)f′(x) 因子（sigmoid关于输入的导数），因此一旦输入落入饱和区，f′(x)f′(x) 就会变得接近于0，导致了向底层传递的梯度也变得非常小。此时，网络参数很难得到有效训练。这种现象被称为梯度消失。一般来说， sigmoid 网络在 5 层之内就会产生梯度消失现象

此外，sigmoid函数的输出均大于0，使得输出不是0均值，这称为偏移现象，这会导致后一层的神经元将得到上一层输出的非0均值的信号作为输入。

3.tanh

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tanh也是一种非常常见的激活函数。与sigmoid相比，它的输出均值是0，使得其收敛速度要比sigmoid快，减少迭代次数。然而，从途中可以看出，tanh一样具有软饱和性，从而造成梯度消失。

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此图为sigmoid和tanh合图。

4.ReLU，P-ReLU, Leaky-ReLU

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ReLU的全称是Rectified Linear Units，是一种后来才出现的激活函数。可以看到，当x<0时，ReLU硬饱和，而当x>0时，则不存在饱和问题。所以，ReLU 能够在x>0时保持梯度不衰减，从而缓解梯度消失问题。这让我们能够直接以监督的方式训练深度神经网络，而无需依赖无监督的逐层预训练。

然而，随着训练的推进，部分输入会落入硬饱和区，导致对应权重无法更新。这种现象被称为“神经元死亡”。与sigmoid类似，ReLU的输出均值也大于0，偏移现象和神经元死亡会共同影响网络的收敛性。

针对在x<0的硬饱和问题，我们对ReLU做出相应的改进，使得

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这里写图片描述

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这就是Leaky-ReLU, 而P-ReLU认为，αα也可以作为一个参数来学习，原文献建议初始化a为0.25，不采用正则。

5.ELU

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融合了sigmoid和ReLU，左侧具有软饱和性，右侧无饱和性。右侧线性部分使得ELU能够缓解梯度消失，而左侧软饱能够让ELU对输入变化或噪声更鲁棒。ELU的输出均值接近于零，所以收敛速度更快。在 ImageNet上，不加 Batch Normalization 30 层以上的 ReLU 网络会无法收敛，PReLU网络在MSRA的Fan-in （caffe ）初始化下会发散，而 ELU 网络在Fan-in/Fan-out下都能收敛

6. Maxout

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Maxout模型实际上也是一种新型的激活函数，在前馈式神经网络中，Maxout的输出即取该层的最大值，在卷积神经网络中，一个Maxout feature map可以是由多个feature map取最值得到。
maxout的拟合能力是非常强的，它可以拟合任意的的凸函数。但是它同dropout一样需要人为设定一个k值。
为了便于理解，假设有一个在第i层有2个节点第（i+1）层有1个节点构成的神经网络。

这里写图片描述

激活值 out = f(W.X+b); f是激活函数。’.’在这里代表內积

这里写图片描述

;

W = ()

那么当我们对（i+1）层使用maxout（设定k=5）然后再输出的时候，情况就发生了改变。

这里写图片描述

此时网络形式上就变成上面的样子，用公式表现出来就是：
z1 = W1.X+b1;
z2 = W2.X+b2;
z3 = W3.X+b3;
z4 = W4.X+b4;
z5 = W4.X+b5;
out = max(z1,z2,z3,z4,z5);
也就是说第（i+1）层的激活值计算了5次，可我们明明只需要1个激活值，那么我们该怎么办？其实上面的叙述中已经给出了答案，取这5者的最大值来作为最终的结果。
总结一下，maxout明显增加了网络的计算量，使得应用maxout的层的参数个数成k倍增加，原本只需要1组就可以，采用maxout之后就需要k倍了。
再叙述一个稍微复杂点的应用maxout的网络，网络图如下：

这里写图片描述

对上图做个说明，第i层有3个节点，红点表示，而第（i+1）层有4个结点，用彩色点表示，此时在第（i+1）层采用maxout（k=3）。我们看到第（i+1）层的每个节点的激活值都有3个值，3次计算的最大值才是对应点的最终激活值。我举这个例子主要是为了说明，决定结点的激活值的时候并不是以层为单位，仍然以节点为单位。