深度学习中的激活函数：从Sigmoid到Swish的演变

在深度学习中，激活函数是神经网络的重要组成部分，它为网络添加了非线性特性，使其能够更好地学习和模拟复杂的数据模式。随着研究的不断深入，许多不同的激活函数被提出，每种都有其独特的特性和应用场景。以下我们将详细介绍一些常用的激活函数。

1. Sigmoid激活函数
   Sigmoid函数将输入值映射到0到1之间，常用于二分类问题的输出层。由于其输出范围有限，可以方便地解释为概率。然而，Sigmoid函数在输入值非常大或非常小的极端情况下，会出现梯度消失的问题，使得网络难以训练。

2. Tanh激活函数
   Tanh函数与Sigmoid函数类似，将输入值映射到-1到1之间。与Sigmoid相比，Tanh函数的输出范围更大，因此在某些情况下表现更好。然而，Tanh函数同样存在梯度消失的问题。

3. ReLU激活函数
   ReLU（Rectified Linear Unit）函数是目前最常用的激活函数之一。它的基本形式是f(x) = max(0, x)，即在输入值为0或负数时输出0，在输入值为正数时直接输出该值。ReLU函数的优点是计算速度快，可以有效避免梯度消失问题。然而，ReLU函数也存在一些问题，例如在训练过程中可能会出现“死亡ReLU”现象。

为了解决ReLU函数在负数区域不激活的问题，一些变体被提出。

• P-ReLU：在负数区域设置一个小的非零斜率。
• Leaky ReLU：在负数区域设置一个小的正斜率。
• Parametric ReLU: 允许用户调整负数区域的斜率。

1. ELU、SELU和Swish激活函数
   ELU（Exponential Linear Unit）、SELU（Scaled Exponential Linear Unit）和Swish是近年来提出的一些新的激活函数。它们的设计旨在解决ReLU及其变体在训练过程中可能出现的神经元“死亡”问题。这些激活函数的共同特点是它们能够自适应地学习输入特征的尺度，并且能够更好地模拟生物神经元的响应特性。

ELU和SELU函数在负数区域具有指数衰减的特性，这有助于解决ReLU的死亡问题。Swish函数则是在ReLU和Sigmoid之间的一种折衷，它在输入值较小时表现为ReLU，而在输入值较大时表现为Sigmoid。Swish函数的实现形式为f(x) = x / (1 + exp(-x))。

1. Mish激活函数
   Mish是一个相对较新的激活函数，其设计旨在解决ReLU及其变体存在的梯度消失问题。Mish函数的实现形式为f(x) = x * tanh(log(1 + exp(x)))。实验表明，Mish在许多任务上都能取得很好的性能。

在实际应用中，选择哪种激活函数取决于具体任务和数据集的特点。一般来说，对于二分类问题，Sigmoid和Tanh是常见的选择；对于多分类问题，Softmax是常用的激活函数。在处理图像分类、目标检测等任务时，ReLU及其变体被广泛使用；而在处理自然语言处理等任务时，一些新兴的激活函数如ELU、SELU和Swish可能更适合。