在選擇合適的激活函數(shù)時，通常需要考慮以下幾個因素：
梯度消失或梯度爆炸：如果遇到梯度消失或梯度爆炸的問題，可以嘗試使用ReLU或其變種，如Leaky ReLU、ELU等激活函數(shù)，因?yàn)樗鼈兙哂蟹秋柡托再|(zhì)，可以緩解梯度消失或梯度爆炸問題。
非線性特性：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要具有非線性的激活函數(shù)才能學(xué)習(xí)非線性關(guān)系，因此通常不推薦使用線性激活函數(shù)，如恒等函數(shù)。
輸出范圍：根據(jù)輸出的范圍要求，選擇合適的激活函數(shù)。例如，如果需要輸出在0到1之間的概率值，可以選擇Sigmoid函數(shù)；如果需要輸出在-1到1之間的值，可以選擇Tanh函數(shù)。
計(jì)算效率：某些激活函數(shù)可能計(jì)算量較大，影響模型的訓(xùn)練速度，可以考慮選擇計(jì)算效率較高的激活函數(shù)，如ReLU。
在PyTorch中，常用的激活函數(shù)包括ReLU、Sigmoid、Tanh等，可以根據(jù)具體的需求選擇合適的激活函數(shù)。如果無法確定哪種激活函數(shù)最適合，也可以通過實(shí)驗(yàn)比較不同激活函數(shù)的效果，選擇效果最好的激活函數(shù)。
億速云公眾號
手機(jī)網(wǎng)站二維碼
