選擇神經網絡的激活函數是一個重要的決策，因為激活函數的選擇會影響到網絡的收斂速度以及能否有效地訓練。不同的激活函數適用于不同的任務和網絡架構。以下是選擇激活函數時可以考慮的一些指導原則和常用的激活函數：

指導原則

1. 問題類型：

   • 二分類問題：輸出層通常使用Sigmoid函數，因為它能將輸出映射到0和1之間。
   • 多分類問題：輸出層通常使用Softmax函數，因為它能將輸出轉換成概率分布。
   • 回歸問題：輸出層可以不使用激活函數，或者使用恒等激活函數（線性激活）。

2. 隱藏層：

   • 隱藏層通常推薦使用ReLU（Rectified Linear Unit）及其變體（如Leaky ReLU, ELU等），因為它們計算簡單且在很多情況下都能提供良好的性能。
   • 對于具有很多層的深度網絡，可以考慮使用ReLU的變體來避免梯度消失或爆炸的問題。

3. 網絡架構：

   • 對于循環神經網絡（RNN），激活函數如tanh或ReLU及其變體可能更加合適，因為它們可以幫助處理時間序列數據。
   • 對于卷積神經網絡（CNN），ReLU及其變體通常是首選，因為它們在處理圖像數據時表現良好。

常用激活函數

• Sigmoid：將輸入映射到0和1之間，常用于二分類問題的輸出層。
• Softmax：將輸入映射成概率分布，常用于多分類問題的輸出層。
• ReLU：簡單且高效，但可能存在激活值死亡的問題。
• Leaky ReLU：是ReLU的改進版本，允許小的梯度值流過，避免了激活值死亡的問題。
• ELU（Exponential Linear Unit）：類似于Leaky ReLU，但它可以產生負的激活值，有助于減少偏置偏移。

選擇激活函數的建議

• 實驗性選擇：盡管有上述指導原則，但最佳的激活函數往往是通過實驗確定的。根據具體任務嘗試不同的激活函數，并通過交叉驗證來評估它們的性能。
• 注意梯度問題：選擇激活函數時，要注意梯度消失或爆炸的問題。例如，深度網絡中使用Sigmoid函數可能導致梯度消失，而ReLU函數可能導致部分神經元“死亡”。
• 計算復雜度：考慮到訓練效率，選擇計算成本較低的激活函數可能更有利。

綜上所述，選擇激活函數需要考慮問題類型、網絡架構以及梯度問題等多個因素，通常需要通過實驗來確定最適合特定任務的激活函數。