使用激活函数是神经网络中非常重要的一环，它能够给网络引入非线性，增加网络的表达能力。激活函数的选择直接影响着网络的训练效果，而对于深度神经网络来说，梯度消失和梯度爆炸问题是一个很大的困扰。为了改善网络的训练效果，可以采取以下措施：
使用ReLU激活函数：ReLU激活函数在深度神经网络中被广泛应用，它能够缓解梯度消失的问题，且计算简单，收敛速度较快。但是ReLU函数存在一个问题，就是当输入小于0时，梯度为0，这会导致神经元无法更新权重。因此可以尝试使用Leaky ReLU或者PReLU等改进型的ReLU函数来解决这个问题。
使用批归一化：批归一化能够减少梯度消失和梯度爆炸问题，提高网络的训练速度和稳定性。通过对每一层的输入进行归一化操作，使得网络的输入分布更加稳定，有助于加速收敛。
使用残差连接：残差连接是一种通过将输入直接加到输出上的方法，可以有效缓解梯度消失和梯度爆炸问题，提高网络的深度和准确率。
使用适合的激活函数：根据不同的网络结构和任务需求，选择合适的激活函数。比如在图像处理任务中，可以尝试使用带参数的激活函数，如ELU、SELU等，来提高网络的性能。
综上所述，通过合理选择激活函数，并结合批归一化、残差连接等技术，可以有效改善网络的训练效果，加快收敛速度，提高网络的性能和泛化能力。
