TensorFlow2.0（7）：激活函数

 

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1 什么是激活函数¶

 

激活函数是深度学习，亦或者说人工神经网络中一个十分重要的组成部分，它能够对神经元的接收信息进行非线性变换，将变换后的信息输出到下一层神经元。激活函数做用方式以下公式所示：

 

$$y = Activation(\sum\limits_i^N {{w_i} \cdot {x_i} + b} )$$

 

其中，$Activation()$就是激活函数。

 

为何要使用激活函数呢？当咱们不用激活函数时，网络中各层只会根据权重$w$和误差$b$只会进行线性变换，就算有多层网络，也只是至关于多个线性方程的组合，依然只是至关于一个线性回归模型，解决复杂问题的能力有限。咱们但愿咱们的神经网络可以处理复杂任务，如语言翻译和图像分类等，线性变换永远没法执行这样的任务。激活函数得加入能对输入进行非线性变换，使其可以学习和执行更复杂的任务。

另外，激活函数使反向传播成为可能，由于激活函数的偏差梯度能够用来调整权重和误差。若是没有可微的非线性函数，这就不可能实现。

总之，激活函数的做用是可以给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络能够更好地解决较为复杂的问题。

 

2 经常使用激活函数¶

2.1 sigmoid函数¶

 

sigmoid函数能够将整个实数范围的的任意值映射到[0,1]范围内，当当输入值较大时,sigmoid将返回一个接近于1的值,而当输入值较小时,返回值将接近于0。sigmoid函数数学公式和函数图像以下所示：

 

$$f(x) = \frac{1}{{1 + {e^{ - x}}}}$$

 

 

感觉一下TensorFlow中的sigmoid函数：

In [1]:

import tensorflow as tf
x = tf.linspace(-5., 5.,6)
x

Out[1]:

<tf.Tensor: id=3, shape=(6,), dtype=float32, numpy=array([-5., -3., -1.,  1.,  3.,  5.], dtype=float32)>

 

有两种方式能够调用sigmoid函数：

In [2]:

tf.keras.activations.sigmoid(x)

Out[2]:

<tf.Tensor: id=4, shape=(6,), dtype=float32, numpy=
array([0.00669285, 0.04742587, 0.26894143, 0.7310586 , 0.95257413,
       0.9933072 ], dtype=float32)>

In [3]:

tf.sigmoid(x)

Out[3]:

<tf.Tensor: id=5, shape=(6,), dtype=float32, numpy=
array([0.00669285, 0.04742587, 0.26894143, 0.7310586 , 0.95257413,
       0.9933072 ], dtype=float32)>

 

看，$x$中全部值都映射到了[0,1]范围内。

 

sigmoid优缺点总结：

• 优势：输出的映射区间(0,1)内单调连续，很是适合用做输出层，而且比较容易求导。

• 缺点：具备软饱和性，即当输入x趋向于无穷的时候，它的导数会趋于0，致使很容易产生梯度消失。

 

2.2 relu函数¶

 

Relu（Rectified Linear Units修正线性单元），是目前被使用最为频繁得激活函数，relu函数在x<0时，输出始终为0。因为x>0时，relu函数的导数为1，即保持输出为x，因此relu函数可以在x>0时保持梯度不断衰减，从而缓解梯度消失的问题，还能加快收敛速度，还能是神经网络具备稀疏性表达能力，这也是relu激活函数可以被使用在深层神经网络中的缘由。因为当x<0时，relu函数的导数为0，致使对应的权重没法更新，这样的神经元被称为"神经元死亡"。

relu函数公式和图像以下：

 

$$f(x) = \max (0,x)$$

 

 

在TensorFlow中，relu函数的参数状况比sigmoid复杂，咱们先来看一下：

 

tf.keras.activations.relu( x, alpha=0.0, max_value=None, threshold=0 )

• x：输入的变量
• alpha：上图中左半边部分图像的斜率，也就是x值为负数（准确说应该是小于threshold）部分的斜率，默认为0
• max_value：最大值，当x大于max_value时，输出值为max_value
• threshold：起始点，也就是上面图中拐点处x轴的值

In [4]:

x = tf.linspace(-5., 5.,6)
x

Out[4]:

<tf.Tensor: id=9, shape=(6,), dtype=float32, numpy=array([-5., -3., -1.,  1.,  3.,  5.], dtype=float32)>

In [5]:

tf.keras.activations.relu(x)

Out[5]:

<tf.Tensor: id=10, shape=(6,), dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0., 1., 3., 5.], dtype=float32)>

In [6]:

tf.keras.activations.relu(x,alpha=2.)

Out[6]:

<tf.Tensor: id=11, shape=(6,), dtype=float32, numpy=array([-10.,  -6.,  -2.,   1.,   3.,   5.], dtype=float32)>

In [7]:

tf.keras.activations.relu(x,max_value=2.)  # 大于2部分都将输出为2.

Out[7]:

<tf.Tensor: id=16, shape=(6,), dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0., 1., 2., 2.], dtype=float32)>

In [8]:

tf.keras.activations.relu(x,alpha=2., threshold=3.5)  # 小于3.5的值按照alpha * (x - threshold)计算

Out[8]:

<tf.Tensor: id=27, shape=(6,), dtype=float32, numpy=array([-17., -13.,  -9.,  -5.,  -1.,   5.], dtype=float32)>

 

2.3 softmax函数¶

 

softmax函数是sigmoid函数的进化，在处理分类问题是很方便，它能够将全部输出映射到成几率的形式，即值在[0,1]范围且总和为1。例如输出变量为[1.5,4.4,2.0]，通过softmax函数激活后，输出为[0.04802413, 0.87279755, 0.0791784 ],分别对应属于一、二、3类的几率。softmax函数数学公式以下：

 

$$f({x_i}) = \frac{{{e^{{x_i}}}}}{{\sum\limits_i {{e^{{x_i}}}} }}$$

In [9]:

tf.nn.softmax(tf.constant([[1.5,4.4,2.0]]))

Out[9]:

<tf.Tensor: id=29, shape=(1, 3), dtype=float32, numpy=array([[0.04802413, 0.87279755, 0.0791784 ]], dtype=float32)>

In [10]:

tf.keras.activations.softmax(tf.constant([[1.5,4.4,2.0]]))

Out[10]:

<tf.Tensor: id=31, shape=(1, 3), dtype=float32, numpy=array([[0.04802413, 0.87279755, 0.0791784 ]], dtype=float32)>

In [11]:

x = tf.random.uniform([1,5],minval=-2,maxval=2)
x

Out[11]:

<tf.Tensor: id=38, shape=(1, 5), dtype=float32, numpy=
array([[ 1.9715171 ,  0.49954653, -0.37836075,  1.6178164 ,  0.80509186]],
      dtype=float32)>

In [12]:

tf.keras.activations.softmax(x)

Out[12]:

<tf.Tensor: id=39, shape=(1, 5), dtype=float32, numpy=
array([[0.42763966, 0.09813169, 0.04078862, 0.30023944, 0.13320053]],
      dtype=float32)>

 

2.4 tanh函数¶

 

tanh函数不管是功能仍是函数图像上斗鱼sigmoid函数十分类似，因此二者的优缺点也同样，区别在于tanh函数将值映射到[-1,1]范围，其数学公式和函数图像以下：

 

$$f(x) = \frac{{\sinh x}}{{\cosh x}} = \frac{{1 - {e^{ - 2x}}}}{{1 + {e^{ - 2x}}}}$$

 

In [13]:

x = tf.linspace(-5., 5.,6)
x

Out[13]:

<tf.Tensor: id=43, shape=(6,), dtype=float32, numpy=array([-5., -3., -1.,  1.,  3.,  5.], dtype=float32)>

In [14]:

tf.keras.activations.tanh(x)

Out[14]:

<tf.Tensor: id=44, shape=(6,), dtype=float32, numpy=
array([-0.99990916, -0.9950547 , -0.7615942 ,  0.7615942 ,  0.9950547 ,
        0.99990916], dtype=float32)>

 

3 总结¶

 

神经网络中，隐藏层之间的输出大多须要经过激活函数来映射（固然，也能够不用，没有使用激活函数的层通常称为logits层），在构建模型是，须要根据实际数据状况选择激活函数。TensorFlow中的激活函数可不止这4个，本文只是介绍最经常使用的4个，固然，其余激活函数大可能是这几个激活函数的变种。