神经网络激活函数汇总（Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、pReLU、ELU、maxout）
神经网络激活函数汇总（Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLU、pReLU、ELU、maxout） 常规 sigmoid 和 tanh sigmoid 特点：可以解释，比如将0-1之间的取值解释成一个神经元的激活率（firing rate） 缺陷： 有饱和区域，是软饱和，在大的正数和负数作为输入的时候，梯度就会变成零，使得神经元基本不能更新。 只有正数输出（不是zero-center
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