一文看尽26种神经网络激活函数（从ReLU到Sinc）

视觉上类似于双曲正切(Tanh)函数，ArcTan 激活函数更加平坦，这让它比其他双曲线更加清晰。在默认情况下，其输出范围在-π/2 和π/2 之间。其导数趋向于零的速度也更慢，这意味着学习的效率更高。但这也意味着，导数的计算比 Tanh 更加昂贵。

16. Softsign

Softsign 是 Tanh 激活函数的另一个替代选择。就像 Tanh 一样，Softsign 是反对称、去中心、可微分，并返回-1 和 1 之间的值。其更平坦的曲线与更慢的下降导数表明它可以更高效地学习。另一方面，导数的计算比 Tanh 更麻烦。

17. SoftPlus

作为 ReLU 的一个不错的替代选择，SoftPlus 能够返回任何大于 0 的值。与 ReLU 不同，SoftPlus 的导数是连续的、非零的，无处不在，从而防止出现静默神经元。然而，SoftPlus 另一个不同于 ReLU 的地方在于其不对称性，不以零为中心，这兴许会妨碍学习。此外，由于导数常常小于 1，也可能出现梯度消失的问题。

18. Signum

激活函数 Signum(或者简写为 Sign)是二值阶跃激活函数的扩展版本。它的值域为 [-1,1]，原点值是 0。尽管缺少阶跃函数的生物动机，Signum 依然是反对称的，这对激活函数来说是一个有利的特征。

19. Bent Identity

激活函数 Bent Identity 是介于 Identity 与 ReLU 之间的一种折衷选择。它允许非线性行为，尽管其非零导数有效提升了学习并克服了与 ReLU 相关的静默神经元的问题。由于其导数可在 1 的任意一侧返回值，因此它可能容易受到梯度爆炸和消失的影响。

20. Symmetrical Sigmoid

Symmetrical Sigmoid 是另一个 Tanh 激活函数的变种(实际上，它相当于输入减半的 Tanh)。和 Tanh 一样，它是反对称的、零中心、可微分的，值域在 -1 到 1 之间。它更平坦的形状和更慢的下降派生表明它可以更有效地进行学习。

21. Log Log

Log Log 激活函数(由上图 f(x) 可知该函数为以 e 为底的嵌套指数函数)的值域为 [0,1]，Complementary Log Log 激活函数有潜力替代经典的 Sigmoid 激活函数。该函数饱和地更快，且零点值要高于 0.5。

（编辑：核心网）

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