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卷积神经收集（CNN）是深度进修范畴中的重要模型，其富强的特点提取才能在图像辨认、语音辨认等范畴表示出色。激活函数在CNN中扮演着至关重要的角色，它决定了神经收集的非线性特点，使得收集可能进修跟模仿复杂函数。本文将探究CNN中常用的激活函数及其特点。
起首，最经典的激活函数当属Sigmoid函数。其数学表达式为S(t) = 1 / (1 + e^(-t))，函数值在(0,1)之间变更，存在精良的持续性跟可导性。但是，Sigmoid函数存在梯度消散成绩，特别是在输入值较大年夜或较小的时间，招致收集难以练习。
为懂得决Sigmoid函数的梯度消散成绩，研究者们引入了ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数。ReLU函数定义为f(x) = max(0, x)，简单直不雅，能有效缓解梯度消散成绩。但是，ReLU函数存在梯度饱跟成绩，即当输入值小于0时，梯度为0，可能招致部分神经元“逝世亡”。
针对ReLU函数的梯度饱跟成绩，又提出了Leaky ReLU跟Parametric ReLU等改进版本。这些改进版本的ReLU函数在正数部分引入了非零梯度，使得神经元在输入值为负时也能停止进修。
除了Sigmoid跟ReLU系列，另有其他一些激活函数，如Tanh、ELU等。Tanh函数是Sigmoid函数的改进版，其值域为(-1,1)，处理了Sigmoid函数的对称性成绩。ELU（Exponential Linear Units）函数则结合了ReLU跟Leaky ReLU的长处，同时存在较快的收敛速度。
总结来说，CNN中的激活函数对收集的机能至关重要。差其余激活函数存在差其余特点，实用于差其余场景。在现实利用中，我们须要根据具体任务跟数据抉择合适的激活函数。跟着深度进修范畴的一直开展，将来可能还会呈现更多更有效的激活函数，为CNN的机能晋升供给更多可能性。