🌟Sigmoid与ReLU：激活函数大比拼🌟
导读 在深度学习的世界里，激活函数扮演着至关重要的角色。今天，让我们聚焦两种常用的激活函数——Sigmoid 和 ReLU！✨首先登场的是优雅的 S
在深度学习的世界里，激活函数扮演着至关重要的角色。今天，让我们聚焦两种常用的激活函数——Sigmoid 和 ReLU！✨
首先登场的是优雅的 Sigmoid 函数（f(x) = 1 / (1 + e^-x)）。它的曲线平滑且连续，输出值始终介于0到1之间，非常适合处理概率问题。不过，它的致命弱点是梯度消失现象，在深层网络中可能导致训练停滞，像蜗牛爬行般缓慢前行🐌。
接着是活力满满的 ReLU 函数（f(x) = max(0, x)）。它以简单粗暴著称，当输入大于0时直接输出，小于0则归零。这种特性让ReLU成为训练加速器，尤其适合大规模神经网络，堪称现代深度学习的宠儿⚡。
总结来说，Sigmoid更适合早期模型或特定场景，而ReLU凭借高效性成为主流选择。两者各有千秋，但ReLU显然更符合当下高速发展的AI需求！🚀
深度学习 激活函数 机器学习
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