如何选择正确的激活函数？

如何选择正确的激活函数？

现在我们已经了解了这么多的激活函数，接下来就需要分析在哪种情况下应该使用哪种激活函数了。激活函数好或坏，不能凭感觉定论。然而，根据问题的性质，我们可以为神经网络更快更方便地收敛作出更好的选择。

用于分类器时，Sigmoid函数及其组合通常效果更好。

由于梯度消失问题，有时要避免使用sigmoid和tanh函数。

ReLU函数是一个通用的激活函数，目前在大多数情况下使用。

如果神经网络中出现死神经元，那么PReLU函数就是最好的选择。

请记住，ReLU函数只能在隐藏层中使用。

一点经验：你可以从ReLU函数开始，如果ReLU函数没有提供最优结果，再尝试其他激活函数。