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3.6 激活函数（Activation functions）

使用一个神经网络时，需要决定使用哪种激活函数用隐藏层上，哪种用在输出节点上。到目前为止，之前的视频只用过sigmoid激活函数，但是，有时其他的激活函数效果会更好。


事实上，tanh函数是sigmoid的向下平移和伸缩后的结果。对它进行了变形后，穿过了(0,0)点，并且值域介于+1和-1之间。
结果表明，如果在隐藏层上使用函数


sigmoid函数和tanh函数两者共同的缺点是，在z特别大或者特别小的情况下，导数的梯度或者函数的斜率会变得特别小，最后就会接近于0，导致降低梯度下降的速度。


这有一些选择激活函数的经验法则：
如果输出是0、1值（二分类问题），则输出层选择sigmoid函数，然后其它的所有单元都选择Relu函数。
这是很多激活函数的默认选择，如果在隐藏层上不确定使用哪个激活函数，那么通常会使用Relu激活函数。有时，也会使用tanh激活函数，但Relu的一个优点是：当z是负值的时候，导数等于0。
这里也有另一个版本的Relu被称为Leaky Relu。
当z是负值时，这个函数的值不是等于0，而是轻微的倾斜，如图。
这个函数通常比Relu激活函数效果要好，尽管在实际中Leaky ReLu使用的并不多。

图3.6.1
两者的优点是：
第一，在z的区间变动很大的情况下，激活函数的导数或者激活函数的斜率都会远大于0，在程序实现就是一个if-else语句，而sigmoid函数需要进行浮点四则运算，在实践中，使用ReLu激活函数神经网络通常会比使用sigmoid或者tanh激活函数学习的更快。
第二，sigmoid和tanh函数的导数在正负饱和区的梯度都会接近于0，这会造成梯度弥散，而Relu和Leaky ReLu函数大于0部分都为常数，不会产生梯度弥散现象。(同时应该注意到的是，Relu进入负半区的时候，梯度为0，神经元此时不会训练，产生所谓的稀疏性，而Leaky ReLu不会有这问题)
z在ReLu的梯度一半都是0，但是，有足够的隐藏层使得z值大于0，所以对大多数的训练数据来说学习过程仍然可以很快。
快速概括一下不同激活函数的过程和结论。
sigmoid激活函数：除了输出层是一个二分类问题基本不会用它。
tanh激活函数：tanh是非常优秀的，几乎适合所有场合。
ReLu激活函数：最常用的默认函数，，如果不确定用哪个激活函数，就使用ReLu或者Leaky ReLu。


为什么常数是0.01？当然，可以为学习算法选择不同的参数。
在选择自己神经网络的激活函数时，有一定的直观感受，在深度学习中的经常遇到一个问题：在编写神经网络的时候，会有很多选择：隐藏层单元的个数、激活函数的选择、初始化权值……这些选择想得到一个对比较好的指导原则是挺困难的。
鉴于以上三个原因，以及在工业界的见闻，提供一种直观的感受，哪一种工业界用的多，哪一种用的少。但是，自己的神经网络的应用，以及其特殊性，是很难提前知道选择哪些效果更好。所以通常的建议是：如果不确定哪一个激活函数效果更好，可以把它们都试试，然后在验证集或者发展集上进行评价。然后看哪一种表现的更好，就去使用它。
为自己的神经网络的应用测试这些不同的选择，会在以后检验自己的神经网络或者评估算法的时候，看到不同的效果。如果仅仅遵守使用默认的ReLu激活函数，而不要用其他的激励函数，那就可能在近期或者往后，每次解决问题的时候都使用相同的办法。