激活函数汇总及各优缺点

激活函数

1. 什么是激活函数

如下图，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function。




2. 激活函数作用

如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。
如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。

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。

举例：




Output = w7(input1*w1 +input2*w2)+w8(input1*w3+input2*w4)+w9(input1*w5+input2*w6)


公式转换一下：

Output = input1(w1*w7+w3*w8+w9*w5)+input2*(w2*w7+w4*w8+w6*w9)

我们假设Output = 0

那么input1 = input2*( w2*w7+w4*w8+w6*w9)/(-w2*w7+w4*w8+w6*w9)

最后又回到了y= X*W的线性模式

也就是说，现在的神经网络学习能力非常有限

无法去解决非线性问题

叠加简单神经网络解决不了非线性分类问题


3.激活函数特性
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

从目前来看，常见的激活函数多是分段线性和具有指数形状的非线性函数

4.常用激活函数

4.1 sigmoid









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。
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




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。

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。

sigmoid缺点：
(1)sigmod函数要进行指数运算，这个对于计算机来说是比较慢的
(2)当输入稍微远离了坐标原点，函数的梯度就变得很小了，几乎为零。反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况，从而无法完成深层网络的训练
(3)函数输出不是以0为中心的，这样会使权重更新效率降低。


4.2 tanh






tanh变形：









tanh也是一种非常常见的激活函数。
tanh优缺点：
优点：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。缺点：tanh一样具有软饱和性，从而造成梯度消失，在两边一样有趋近于０的情况

4.3 ReLU，P-ReLU, Leaky-ReLU









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








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。

ReLU 的优点：
Krizhevsky et al. 发现使用 ReLU 得到的 SGD 的收敛速度会比 sigmoid/tanh 快很多

ReLU 的缺点：
训练的时候很”脆弱”，很容易就”die”了
例如，一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元，更新过参数之后，这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了，那么这个神经元的梯度就永远都会是 0.
如果 learning rate 很大，那么很有可能网络中的 40% 的神经元都”dead”了。


4.5 ELU









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

4.6 Maxout





在我看来，这个激活函数有点大一统的感觉，因为maxout网络能够近似任意连续函数，且当w2,b2,…,wn,bn为0时，退化为ReLU。Maxout能够缓解梯度消失，同时又规避了ReLU神经元死亡的缺点，但增加了参数和计算量。


4.7.PReLU函数








PReLU也是针对ReLU的一个改进型，在负数区域内，PReLU有一个很小的斜率，这样也可以避免ReLU死掉的问题。相比于ELU，PReLU在负数区域内是线性运算，斜率虽然小，但是不会趋于0，这算是一定的优势吧。

我们看PReLU的公式，里面的参数α一般是取0~1之间的数，而且一般还是比较小的，如零点零几。当α=0.01时，我们叫PReLU为Leaky ReLU，算是PReLU的一种特殊情况吧。

4.8 softmax函数

Softmax - 用于多分类神经网络输出






参考文献：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32824193
https://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52562159
https://blog.csdn.net/kangyi411/article/details/78969642
https://www.jianshu.com/p/22d9720dbf1a
https://blog.csdn.net/jningwei/article/details/79231645