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🌟Sigmoid与ReLU:激活函数大比拼🌟

发布时间:2025-03-25 08:12:34来源:

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!🚀

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