激活函数

• 1. 激活函数简述
• 2.激活函数特点
• 3. 相关疑问
• 4. python绘制激活函数图像

1. 激活函数简述

激活函数是向神经网络中引入非线性因素，通过激活函数神经网络就可以拟合各种曲线。激活函数主要分为饱和激活函数（Saturated Neurons）和非饱和函数（One-sided Saturations）。Sigmoid和Tanh是饱和激活函数，而ReLU以及其变种为非饱和激活函数。非饱和激活函数主要有如下优势：

1. 非饱和激活函数可以解决梯度消失问题。

2. 非饱和激活函数可以加速收敛。

2.激活函数特点

一般来说，在神经元中，激活函数是很重要的一部分，为了增强网络的表示能力和学习能力，神经网络的激活函数都是非线性的，通常具有以下几点性质：

• 连续并可导（允许少数点上不可导），可导的激活函数可以直接利用数值优化的方法来学习网络参数；
• 激活函数及其导数要尽可能简单一些，太复杂不利于提高网络计算率；
• 激活函数的导函数值域要在一个合适的区间内，不能太大也不能太小，否则会影响训练的效率和稳定性。

3. 相关疑问

• 什么是激活函数，为什么需要激活函数？

激活函数是在神经网络层间输入与输出之间的一种函数变换，目的是为了加入非线性因素，增强模型的表达能力。

• 了解那些激活函数以及应用？回答主要分两类（饱和/非饱和），以及应用场景等。有时候可能特定到具体经典模型，比如LSTM用到Tanh,Transfromer中用到的ReLU,Bert中的GeLU,YOLO的Leaky ReLU等。
  

• 梯度消失与梯度爆炸现象与原因以及解决办法？参看梯度消失与梯度爆炸部分。

• ReLU激活函数为什么会出现死神经元，解决办法？

除上文提到输入为负值时，ReLU的梯度为0造成神经元死亡。还有Learning rate太高导致在训练过程中参数更新太大 。

解决办法主要有：1.优化参数。 2.避免将learning rate设置太大，或者使用Adam等自动调节learning rate的方法。3.更换激活函数。

4. python绘制激活函数图像

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.linspace(-10,10)
##### 绘制sigmoid图像
fig = plt.figure()
y_sigmoid = 1/(1+np.exp(-x))
ax = fig.add_subplot(321)
ax.plot(x,y_sigmoid,color='blue')
ax.grid()
ax.set_title('(a) Sigmoid')
ax.spines['right'].set_color('none') # 去除右边界线
ax.spines['top'].set_color('none') # 去除上边界线
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))##### 绘制Tanh图像
ax = fig.add_subplot(322)
y_tanh = (np.exp(x)-np.exp(-x))/(np.exp(x)+np.exp(-x))
ax.plot(x,y_tanh,color='blue')
ax.grid()
ax.set_title('(b) Tanh')
ax.spines['right'].set_color('none') # 去除右边界线
ax.spines['top'].set_color('none') # 去除上边界线
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))##### 绘制Relu图像
ax = fig.add_subplot(323)
y_relu = np.array([0*item  if item<0 else item for item in x ])
ax.plot(x,y_relu,color='darkviolet')
ax.grid()
ax.set_title('(c) ReLu')
ax.spines['right'].set_color('none') # 去除右边界线
ax.spines['top'].set_color('none') # 去除上边界线
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))##### 绘制Leaky Relu图像
ax = fig.add_subplot(324)
y_relu = np.array([0.2*item  if item<0 else item for item in x ])
ax.plot(x,y_relu,color='darkviolet')
ax.grid()
ax.set_title('(d) Leaky Relu')
ax.spines['right'].set_color('none') # 去除右边界线
ax.spines['top'].set_color('none') # 去除上边界线
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))##### 绘制ELU图像
ax = fig.add_subplot(325)
y_elu = np.array([2.0*(np.exp(item)-1)  if item<0 else item for item in x ])
ax.plot(x,y_elu,color='darkviolet')
ax.grid()
ax.set_title('(d) ELU alpha=2.0')
ax.spines['right'].set_color('none') # 去除右边界线
ax.spines['top'].set_color('none') # 去除上边界线
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))ax = fig.add_subplot(326)
y_sigmoid_dev = y_sigmoid*(1-y_sigmoid)
ax.plot(x,y_sigmoid_dev,color='green')
ax.grid()
ax.set_title('(e) Sigmoid Dev')
ax.spines['right'].set_color('none') # 去除右边界线
ax.spines['top'].set_color('none') # 去除上边界线
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))plt.tight_layout()
plt.savefig('Activation.png')
plt.show()

参考文献：
python绘制激活函数图像
详解激活函数（Sigmoid/Tanh/ReLU/Leaky ReLu等）
深度学习笔记：如何理解激活函数？

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