实际应用场景下Tanh和Sigmoid哪个更常用
在实际应用中,Tanh和Sigmoid函数的选择受多种因素影响。Sigmoid函数常用于二分类问题的输出层,因其输出范围在(0, 1)内,适合表示概率;但在隐藏层中较少使用,因为它会导致梯度消失和非零中心化问题。Tanh函数输出范围在(-1, 1),以0为中心,适用于隐藏层,有助于加快收敛速度,但也存在梯度消失问题。随着深度学习技术的发展,ReLU及其变体因计算效率高和梯度消失问题较轻而逐渐成为主流选择。因此,选择激活函数需综合考虑任务需求和网络结构特点。