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7.激励函数(激活函数)

翻译为激活函数（activation function）会更好。激活函数是用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够。

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每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。

Swish 函数是一种自门控激活函数，其定义如下：其中，为 Logistic 函数，为可学习的参数（或一个固定的超参数）。

非线性激活函数能够使神经网络逼近任意复杂的函数。如果没有激活函数引入的非线性，多层神经网络就相当于单层的神经网络 sigmoid 梯度消失：sigmoid函数在0和1附近是平坦的。也就是说，sigmoid的梯度在0和1附近为0。

1、relu函数的导数计算更快，程序实现就是一个if-else语句；而sigmoid函数要进行浮点四则运算，涉及到除法；relu的缺点：在训练的时候，ReLU单元比较脆弱并且可能“死掉”。

2、Tanh 函数能够将 ∈ 的输入“压缩”到[1，1]区间，tanh 激活函数可通过Sigmoid 函数缩放平移后实现。使用tensorflow实现它具有单侧抑制、相对宽松的兴奋边界等特性。

3、与Sigmoid类似，幂函数运算较慢，激活函数计算量大；与Sigmoid类似，求取反向梯度时，Tanh的梯度在饱和区域非常平缓，很容易造称梯度消失的问题，减缓收敛速度。

4、ReLU比sigmoid和tanh好是因为它的收敛速度快（sigmoid、tanh函数在自变量比较大的时候导数很小，采用梯度下降法变化缓慢，特别是多层网络就更慢了），计算量比较小（只需要一个阈值进行比较而不需要做函数运算）。

5、ReLu函数是一个通用的激活函数，目前在大多数情况下使用。但是，ReLU函数只能在隐藏层中使用。用于分类器时，sigmoid函数及其组合通常效果更好。由于梯度消失问题，有时要避免使用sigmoid和tanh函数。

6、常用的激活函数包括：sigmoid函数、tanh函数、ReLU函数。当目标是解决一个二分类问题，可在输出层使用sigmoid函数进行二分类。

Tanh 函数能够将 ∈ 的输入“压缩”到[1，1]区间，tanh 激活函数可通过Sigmoid 函数缩放平移后实现。使用tensorflow实现它具有单侧抑制、相对宽松的兴奋边界等特性。

激活函数是每一层神经网络之后用的非线性函数，因为神经网络本身是线型的，利用激活函数可以使之实现非线性。激活函数主要有四个： sigmoid， tanh， RELU， Leaky RELU. 还有一位博主将softmax 也加了进来。

与Sigmoid类似，求取反向梯度时，Tanh的梯度在饱和区域非常平缓，很容易造称梯度消失的问题，减缓收敛速度。

sigmod函数、tanh函数、修正线性单元ReLU函数、Leaky ReLU、参数化ReLU、随机化ReLU、指数化线性单元ELU函数和PReLU函数。具体介绍参考如下文章：激活函数又称为“”非线性映射函数“，是深度卷积神经网络不可或缺的模块。

Maxout 单元也是一种分段线性函数，Sigmoid 型函数、ReLU 等激活函数的输入是神经元的净输入，是一个标量。而 Maxout 单元的输入是上一层神经元的全部原始输出，是一个向量。

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