【深度学习】深度学习中常用的**函数

近来研究深度学习，发现里面的trick很多，特地用blog记录下，以免以后忘掉
本文主要介绍常用的的**函数， Sigmoid, tanh, Relu, Leaky relu

Sigmoid**函数

sigmoid函数在历史上很受欢迎，因为他很符合神经元的特征，

优点是： 能够把输出控制在[0,1]之间， 直观
缺点是：1）他的饱和区和未**区的梯度均为0，容易造成梯度弥散，比如x = 10时和x = -10时，链式求导的时候，梯度会变得很小导致权重更新很慢
2）非0均值输出。这会引入一个问题，当输入均为正值的时候，由于f = sigmoid(wTx+b)),那么对w求局部梯度则都为正，这样在反向传播的过程中w要么都往正方向更新，要么都往负方向更新，导致有一种捆绑的效果，使得收敛缓慢。

3）计算量比较大，都将把时间放在exp和矩阵点乘上了

tanh**函数

tanh并没有解决sigmoid的梯度弥散问题，然而却解决了输出是0均值的问题，这使得tanh的收敛速度要比sigmoid要快的多。

Relu**函数

Relu是目前用的最多的一种**函数，

由于在正区域中很好的解决了梯度弥散的问题，而且其计算速度很快（只进行比较操作），在收敛速度上也比sigmoid和tanh要快
然而：其并没有解决负区域的梯度弥散问题，当初始权重设置的比较糟的时候，会导致dead relu，整个网络的权重不会进行更新
而且，relu输出也不是0均值的
（为了弄出一个0均值的relu，好像有个进化版的叫ELU）

Leaky Relu **函数

为了解决relu在负区域的梯度弥散问题，leaky relu 被提出

总结

**1.尽量不要用sgmoid，因为其收敛速度比较慢
2.可以去尝试tanh
3.尽量去使用relu，relu的收敛速度块，计算量少**