不同激活函数的区别

sigmoid

• 容易出现gradient vanishing
• 函数输出并不是zero-centered
• 幂运算相对来讲比较耗时

Gradient Vanishing

优化神经网络的方法是Back Propagation，即导数的后向传递：先计算输出层对应的loss，然后将loss以导数的形式不断向上一层网络传递，修正相应的参数，达到降低loss的目的。 Sigmoid函数在深度网络中常常会导致导数逐渐变为0，使得参数无法被更新，神经网络无法被优化。

原因在于两点：

• 在上图中容易看出，当中较大或较小时，导数接近0，而后向传递的数学依据是微积分求导的链式法则，当前层的导数需要之前各层导数的乘积，几个小数的相乘，结果会很接近0
• Sigmoid导数的最大值是0.25，这意味着导数在每一层至少会被压缩为原来的1/4，通过两层后被变为1/16，…，通过10层后为1/1048576。请注意这里是“至少”，导数达到最大值这种情况还是很少见的。

输出不是zero-centered

Sigmoid函数的输出值恒大于0，这会导致模型训练的收敛速度变慢。

举例来讲，对，如果所有均为正数或负数，那么其对的导数总是正数或负数，这会导致如下图红色箭头所示的阶梯式更新，这显然并非一个好的优化路径。深度学习往往需要大量时间来处理大量数据，模型的收敛速度是尤为重要的。所以，总体上来讲，训练深度学习网络尽量使用zero-centered数据 (可以经过数据预处理实现) 和zero-centered输出。

tanh

解决了sigmoid中的zero-centered的输出问题

Relu

有以下几大优点：

• 解决了gradient vanishing问题 (在正区间)
• 计算速度非常快，只需要判断输入是否大于0
• 收敛速度远快于sigmoid和tanh

ReLU也有几个需要特别注意的问题：

• ReLU的输出不是zero-centered
• Dead ReLU Problem，指的是某些神经元可能永远不会被激活，导致相应的参数永远不能被更新。有两个主要原因可能导致这种情况产生: (1) 非常不幸的参数初始化，这种情况比较少见 (2) learning rate太高导致在训练过程中参数更新太大，不幸使网络进入这种状态。解决方法是可以采用Xavier初始化方法，以及避免将learning rate设置太大或使用adagrad等自动调节learning rate的算法。