选择神经网络的激活函数是一个重要的决策，因为激活函数的选择会影响到网络的收敛速度以及能否有效地训练。不同的激活函数适用于不同的任务和网络架构。以下是选择激活函数时可以考虑的一些指导原则和常用的激活函数：

指导原则

1. 问题类型：

   • 二分类问题：输出层通常使用Sigmoid函数，因为它能将输出映射到0和1之间。
   • 多分类问题：输出层通常使用Softmax函数，因为它能将输出转换成概率分布。
   • 回归问题：输出层可以不使用激活函数，或者使用恒等激活函数（线性激活）。

2. 隐藏层：

   • 隐藏层通常推荐使用ReLU（Rectified Linear Unit）及其变体（如Leaky ReLU, ELU等），因为它们计算简单且在很多情况下都能提供良好的性能。
   • 对于具有很多层的深度网络，可以考虑使用ReLU的变体来避免梯度消失或爆炸的问题。

3. 网络架构：

   • 对于循环神经网络（RNN），激活函数如tanh或ReLU及其变体可能更加合适，因为它们可以帮助处理时间序列数据。
   • 对于卷积神经网络（CNN），ReLU及其变体通常是首选，因为它们在处理图像数据时表现良好。

常用激活函数

• Sigmoid：将输入映射到0和1之间，常用于二分类问题的输出层。
• Softmax：将输入映射成概率分布，常用于多分类问题的输出层。
• ReLU：简单且高效，但可能存在激活值死亡的问题。
• Leaky ReLU：是ReLU的改进版本，允许小的梯度值流过，避免了激活值死亡的问题。
• ELU（Exponential Linear Unit）：类似于Leaky ReLU，但它可以产生负的激活值，有助于减少偏置偏移。

选择激活函数的建议

• 实验性选择：尽管有上述指导原则，但最佳的激活函数往往是通过实验确定的。根据具体任务尝试不同的激活函数，并通过交叉验证来评估它们的性能。
• 注意梯度问题：选择激活函数时，要注意梯度消失或爆炸的问题。例如，深度网络中使用Sigmoid函数可能导致梯度消失，而ReLU函数可能导致部分神经元“死亡”。
• 计算复杂度：考虑到训练效率，选择计算成本较低的激活函数可能更有利。

综上所述，选择激活函数需要考虑问题类型、网络架构以及梯度问题等多个因素，通常需要通过实验来确定最适合特定任务的激活函数。