在PyTorch中，卷积神经网络（CNN）的激活函数选择对于模型的性能至关重要。常见的激活函数包括ReLU及其变体、Sigmoid、Tanh和Softmax等。下面是对这些激活函数的详细介绍：
PyTorch中的卷积神经网络激活函数
- ReLU：ReLU激活函数是一种广泛使用的激活函数，它将所有负输入值设为0，正数保持不变。这种函数有助于缓解梯度消失问题，加速模型训练。然而，ReLU在输入值小于0时会停止更新，这可能导致所谓的“死亡ReLU”问题。
- Leaky ReLU：作为ReLU的改进版，Leaky ReLU在输入值小于0时允许小的负梯度值，从而避免了神经元“死亡”的问题。
- Sigmoid：Sigmoid函数将输入值映射到0和1之间，适用于二分类问题的输出层。但由于其输出值范围限制在(0,1)内，当输入值较大或较小时，梯度接近于0，容易导致梯度消失。
- Tanh：Tanh函数将输入值映射到-1和1之间，其输出均值为0，能够将输入归一化到对称区间。尽管Tanh比Sigmoid具有更快的收敛速度，但仍然存在梯度消失问题。
- Softmax：Softmax函数通常用于多分类任务的输出层，它将输入向量转换为概率分布，使得每个类别的输出值介于0和1之间，且这些值的总和为1。Softmax函数为每个类别分配一个概率，表示模型对其预测的置信度。
激活函数在卷积神经网络中的作用
激活函数在卷积神经网络中的主要作用是引入非线性因素，使得网络能够学习和模拟复杂的数据模式。它们帮助神经网络更好地适应不同类型的数据，提高网络的表达能力。
通过选择合适的激活函数，可以显著提高卷积神经网络的性能和训练效率。在实际应用中，建议根据具体任务和网络结构的需求来选择最合适的激活函数。
