常见的激活函数及其特点
常见的激活函数类型包括Sigmoid函数、ReLU函数、Leaky ReLU函数、Softmax函数等。以下是这些激活函数的特点和适用场景：
特点：可以将原始线性输入映射到非线性的输出空间（0,1）内，常用于处理二分类问题。
适用场景：当输出需要被解释为概率时，Sigmoid函数特别有用，因为它将输出限制在0和1之间。然而，Sigmoid函数在深度神经网络中可能引发梯度消失问题，因为它在接近0和1时的导数接近于0。
常见的激活函数及其特点
常见的激活函数类型包括Sigmoid函数、ReLU函数、Leaky ReLU函数、Softmax函数等。以下是这些激活函数的特点和适用场景：
特点：可以将原始线性输入映射到非线性的输出空间（0,1）内，常用于处理二分类问题。
适用场景：当输出需要被解释为概率时，Sigmoid函数特别有用，因为它将输出限制在0和1之间。然而，Sigmoid函数在深度神经网络中可能引发梯度消失问题，因为它在接近0和1时的导数接近于0。
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