建模之常见激活函数（Keras，tf2）-白红宇的个人博客

发布日期：2022-02-14 23:02:55 浏览次数：33 分类：技术文章

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序号	激活函数	表达式	优点	缺点
1	sigmoid	$y=\frac{1}{1+e^{-x}}=\frac{\text{tanh}(x/2)+1}{2}$	属于 $(0, 1)$ ，即指定区间，又属于累计概率范围	指数计算成本不低；梯度弥散&爆炸	keras.activations.sigmoid	tf.nn.sigmoid
2	elu(指数线性单元)	$\quad if \quad x \gt 0 \quad else \quad \alpha \times (e^x - 1)$	避免梯度弥散；能得到负值输出	计算成本高；无法避免梯度爆炸；分段函数且线性(导数常值)	keras.activations.elu	tf.nn.elu
3	selu(扩展型指数线性单元)	$y=\lambda \times x \quad if \quad x \gt 0 \quad else \quad \lambda \times \alpha \times (e^x - 1)$	避免梯度弥散和爆炸	新激活函数	keras.activations.selu	tf.nn.selu
4	softplus	$y=\text{log}(e^x + 1)$	避免梯度弥散	计算成本高；不能避免梯度爆炸	keras.activations.softplus	tf.nn.softplus
5	softsign	$y=\frac{x}{\mid x \mid + 1}$	计算成本低	梯度弥散	keras.activations.softsign	tf.nn.softsign
6	ReLU(修正线性单元)	$y=\text{maximum}(x, 0)$	计算成本低	存在梯度为0的情况；不能避免梯度爆炸	keras.activations.relu	tf.nn.relu
7	tanh	$y=\text{tanh}(x)$	输出值y以0为中心	梯度弥散&爆炸	keras.activations.tanh	tf.nn.tanh
8	softmax	sigmoid的多分类形式			keras.activations.softmax	tf.nn.softmax
9	hard_sigmoid	$y=\text{clip}(\frac{x+1}{2}, 0, 1) = \text{maximum}(0, \text{min}(1, \frac{x+1}{2}))$	速度比 sigmoid 激活函数更快		keras.activations.hard_sigmoid
10	exponential	$y=e^x$		计算成本高	keras.activations.exponential
11	linear	$y = x$	输出等于输入	计算成本低	keras.activations.linear
12	Leaky ReLU（渗漏型修正线性单元）	$y=\text{maximum}(\alpha \times x, x)$	避免梯度弥散；速度快(计算成本低)	分段函数且线性(导数常值)；梯度爆炸	keras.layers.advanced_activations.LeakyReLU()	tf.nn.leaky_relu
13	GELU	$\times x \times (1 + \text{tanh}(\sqrt{2 / \pi} \times(x + 0.044715 \times x^3)))$	似乎是 NLP 领域的当前最佳；尤其在 Transformer 模型中表现最好；避免梯度消失	新激活函数
14	Swish	$y=\frac{x}{1 + e^{-x}}$	输出可能下降，即使在输入值增大的情况下	新函数

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