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目标
神经元引入非线性因素，从而使神经网络可能解决线性不可分的问题，比方最简略的异或。
Hornik 证实，只需一个蕴含足够多的神经元的隐层，多层前馈网络就能以任意精度迫近任意复杂度的连续函数。因而使得神经网络能够任意迫近任何非线性函数，这样神经网络就能够利用到泛滥的非线性模型中。
如果不必激励函数，每一层输入都是下层输出的线性函数，无论神经网络有多少层，输入都是输出的线性组合。则多层网络进化为单层网络。
罕用激活函数
比拟经典的函数包含：Sigmoid 函数、tanh 函数、ReLU 函数。
一个好的激活函数，通常要满足以下性质：
- 非线性：即导数不是常数
- 可微性：保障了在优化中梯度的可计算性。尽管 ReLU 存在无限个点处不可微，但处处 subgradient，能够代替梯度。
- 计算简略：激活函数简单就会升高计算速度，因而 RELU 要比 sigmoid 等带有 Exp 操作的激活函数更受欢迎。
- 非饱和性（saturation）：饱和指的是在某些区间梯度接近于零（即梯度隐没），使得参数无奈持续更新的问题。最经典的例子是 Sigmoid，它的导数在 x 为比拟大的正值和比拟小的负值时都会靠近于 0。RELU 对于 x<0，其梯度恒为 0，这时候它也会呈现饱和的景象。Leaky ReLU 和 PReLU 的提出正是为了解决这一问题。
- 枯燥性（monotonic）：即导数符号不变。当激活函数是枯燥的时候，单层网络可能保障是凸函数。然而激活函数如 mish 等并不满足枯燥的条件，因而枯燥性并不是硬性条件，因为神经网络原本就是非凸的。
- 参数少：大部分激活函数都是没有参数的。像 PReLU 带单个参数会稍微减少网络的大小。还有一个例外是 Maxout，只管自身没有参数，但在同样输入通道数下 k 路 Maxout 须要的输出通道数是其它函数的 k 倍，这意味着神经元数目也须要变为 k 倍。
激活函数优缺点
Sigmoid 激活函数
长处：
- 梯度平滑，求导容易
- 输入值在 0-1 之间
毛病：
- 激活函数计算量大（在正向流传和反向流传中都蕴含幂运算和除法）；
- 梯度隐没：输出值较大或较小（图像两侧）时，sigmoid 函数值接近于零。sigmoid 导数则接近于零，导致最终的梯度接近于零，无奈实现更新参数的目标；
- Sigmoid 的输入不是 0 为核心（zero-centered）。这个个性会导致前面网络层的输出也不是零核心的，进而影响梯度降落的运作。
sigmoid 为何会呈现梯度隐没：
反向流传算法中，要对激活函数求导，sigmoid 的导数表达式为：
sigmoid 原函数及导数图形如下：
由图可知，导数从 0 开始很快就又趋近于 0 了，易造成“梯度隐没”景象
梯度隐没的解决之道：一般来说，sigmoid 网络在 5 层之内就会产生梯度隐没景象。梯度隐没问题至今依然存在，但被新的优化办法无效缓解了，例如 DBN 中的分层预训练，Batch Normalization 的逐层归一化，Xavier 和 MSRA 权重初始化等代表性技术。
为什么谋求 0 为核心（zero-centered）：越靠近 0 为核心，SGD 会越靠近 natural gradient（一种二次优化技术），从而升高所需的迭代次数。
tanh 函数
双曲正切函数取值范畴为[-1,1]。
tanh 在特色相差显著时的成果会很好，在循环过程中会不断扩大特色成果。
长处：
- 比 Sigmoid 函数收敛速度更快。
- 相比 Sigmoid 函数，其输入以 0 为核心。
毛病：
没有扭转 Sigmoid 函数的最大问题——因为饱和性产生的梯度隐没。
ReLU 函数
长处：
因为不须要做指数运算，应用 ReLU 失去的 SGD 的收敛速度会比 sigmoid、tanh 快很多
毛病：
- 训练的时候很“软弱”，随着训练的进行，可能会呈现 神经元死亡，权重无奈更新 的状况。例如，一个十分大的梯度流过一个 ReLU 神经元，更新过参数之后，这个神经元再也不会对任何数据有激活景象了，那么这个神经元的梯度就永远都会是 0，也就是说，ReLU 神经元在训练中不可逆地死亡了。如果 learning rate 很大，那么很有可能网络中的 40% 的神经元都”dead”了。
- ReLU 的 输入具备偏移景象，即输入均值恒大于零。偏移景象和神经元死亡会独特影响网络的收敛性。
针对 RELU 的缺点，后续有多种改良函数（Leaky ReLU、PReLU 或者 Maxout），这里不具体开展。
拓展：饱和性
Bengio 传授等将只有在极限状态下偏导数等于 0 的函数定义为 软饱和激活函数 ；绝对应的，对任意的 x，如果存在常数 c，当 x >c 或 x <c 时恒有 h′(x)= 0 则称其为 右 / 左硬饱和 ，当 x 比 c 小时恒 有 h′(x)= 0 则称其为 左硬饱和 。若既满足左硬饱和，又满足右硬饱和，则称这种激活函数为 硬饱和。
参考
1. 神经网络中的激活函数
2. 神经网络中的罕用激活函数总结
3. 神经网络中的各种激活函数
4. 罕用激活函数比拟
