deep learning 四种**函数比较
- sigmoid 又叫S型函数， 是最长用的**函数， 特点是在定义域内均可导， 这样可以避免出现学习停止现象， 因为一直有梯度， 但也容易产生，在大批量学习时， 后期学习太慢， 因为如果函数输入值越大，梯度越小。在反向传播时， 导致越来越小。最终梯度消失。
- tanh 函数， 也是常见的**函数，与sigmoid相似， 好比tanh拉长了就变成了sigmoid， 输出为-1， 1。输出均值为0。 为了保证模型的准确性， 可以在隐藏层中使用tanh, 加快学习速度， 输出用sigmoid, 保证精确性。
- ReLU 函数在Alex 获奖之前很少用， 因为有导数为0的区域， 以及0点以上的梯度保持不变， 但Alex 获奖后也证实了ReLU的强大， 应为梯度不在下降， 不存在梯度消失问题， 同时梯度一直保持很大的值下降， 加快学习速度， 但存在权重无法更新现象。
- SELU是根据Relu的思想得出，解决relu出现的无法继续学习问题。