卷積神經收集（CNN）是深度進修範疇中的重要模型，其富強的特徵提取才能在圖像辨認、語音辨認等範疇表示出色。激活函數在CNN中扮演着至關重要的角色，它決定了神經收集的非線性特點，使得收集可能進修跟模仿複雜函數。本文將探究CNN中常用的激活函數及其特點。
起首，最經典的激活函數當屬Sigmoid函數。其數學表達式為S(t) = 1 / (1 + e^(-t))，函數值在(0,1)之間變更，存在精良的持續性跟可導性。但是，Sigmoid函數存在梯度消散成績，特別是在輸入值較大年夜或較小的時間，招致收集難以練習。
為懂得決Sigmoid函數的梯度消散成績，研究者們引入了ReLU（Rectified Linear Unit）激活函數。ReLU函數定義為f(x) = max(0, x)，簡單直不雅，能有效緩解梯度消散成績。但是，ReLU函數存在梯度飽跟成績，即當輸入值小於0時，梯度為0，可能招致部分神經元「逝世亡」。
針對ReLU函數的梯度飽跟成績，又提出了Leaky ReLU跟Parametric ReLU等改進版本。這些改進版本的ReLU函數在正數部分引入了非零梯度，使得神經元在輸入值為負時也能停止進修。
除了Sigmoid跟ReLU系列，另有其他一些激活函數，如Tanh、ELU等。Tanh函數是Sigmoid函數的改進版，其值域為(-1,1)，處理了Sigmoid函數的對稱性成績。ELU（Exponential Linear Units）函數則結合了ReLU跟Leaky ReLU的長處，同時存在較快的收斂速度。
總結來說，CNN中的激活函數對收集的機能至關重要。差其余激活函數存在差其余特點，實用於差其余場景。在現實利用中，我們須要根據具體任務跟數據抉擇合適的激活函數。隨着深度進修範疇的壹直開展，將來可能還會呈現更多更有效的激活函數，為CNN的機能晉升供給更多可能性。