激活函数的作用是什么？

最主要的是引入了非线性因素，可以提高模型的表达能力。
如果没有激活函数，那么模型就只有线性变换，可想而知线性模型能表达的空间是有限的。而激活函数引入了非线性因素，比线性模型拥有更大的模型空间。

常用的激活函数

Relu，Gelu，leaky relu，softmax，sigmoid，tanh

Relu

引入Relu的原因

第一，采用sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。

第二，对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现 梯度消失 的情况（在sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信息丢失），从而无法完成深层网络的训练。

第三，ReLu会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了 网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生。网络的稀疏性可以理解为让不同的神经元各司其职。

Relu顺序

一般是卷积-BN-Relu.
Sigmoid：如果先BN再Sigmoid，由于BN后方差接近于1，均值接近于0，使得BN后的数据接近于Sigmoid的线性区域，降低了激活函数的非线性能力，这种情况下建议Sigmoid+BN。

Relu：如果先Relu再BN，Relu后部分神经元已经失活，失活的神经元将对BN的归一化产生影响，这种情况下建议BN+Relu。

relu在零点可导吗，不可导如何进行反向传播？

不可导，人为将梯度规定为0.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef relu(x):return np.maximum(0, x)x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = relu(x)plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('ReLU(x)')
plt.title('ReLU Function')
plt.grid()
plt.show()

Gelu

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef gelu(x):return 0.5 * x * (1 + np.tanh(np.sqrt(2/np.pi) * (x + 0.044715 * np.power(x, 3))))x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = gelu(x)plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('GeLU(x)')
plt.title('GeLU Function')
plt.grid()
plt.show()

leaky relu

优点

该方法与ReLU不同的是在x小于0的时候取f(x) = ax，其中a是一个非常小的斜率（比如0.01）。这样的改进可以使得当x小于0的时候也不会导致反向传播时的梯度消失现象。

缺点

无法避免梯度爆炸的问题。
神经网络不学习\\alphaα值。
在求导的时候，两部分都是线性的。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef leakyrelu(x, alpha=0.01):return np.maximum(x, alpha * x)x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = leakyrelu(x)plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('LeakyReLU(x)')
plt.title('LeakyReLU Function')
plt.grid()
plt.show()

softmax

sigmoid

如下图所示，其值域为 (0,1)(0,1)。也就是说，输入的每个神经元、节点都会被缩放到一个介于0和1之间的值。

当x大于零时输出结果会趋近于1，而当x小于零时，输出结果趋向于0，由于函数的特性，经常被用作二分类的输出端激活函数。

缺陷

当输入数据很大或者很小时，函数的梯度几乎接近于0，这对神经网络在反向传播中的学习非常不利。
Sigmoid函数的均值不是0，这使得神经网络的训练过程中只会产生全正或全负的反馈。
导数值小于1，反向传播易导致梯度消失。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef sigmoid(x):return 1 / (1 + np.exp(-x))x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = sigmoid(x)plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Sigmoid(x)')
plt.title('Sigmoid Function')
plt.grid()
plt.show()

tanh

缺点

导数值小于1，反向传播易导致梯度消失。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef tanh(x):return np.tanh(x)x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = tanh(x)plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('tanh(x)')
plt.title('Hyperbolic Tangent Function')
plt.grid()
plt.show()

如何选择激活函数

用于分类器时，二分类为Sigmoid，多分类为Softmax，这两类一般用于输出层；
对于长序列的问题，隐藏层中尽量避免使用Sigmoid和Tanh，会造成梯度消失的问题；
Relu在Gelu出现之前在大多数情况下比较通用，但也只能在隐层中使用；
现在隐藏层中主要的选择肯定优先是Gelu、Swish了。
不过大部分情况下论文用什么就用什么了。

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Gelu

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