: сигмоид, ReLU, tanh и их особенности

– Сигмоидная функция: Сигмоидная функция активации сжимает входные значения в диапазон от 0 до 1, что удобно для задач, где требуется вероятностная интерпретация результата (например, бинарная классификация). Она имеет плавный S-образный вид. Однако, когда значения на входе очень большие или маленькие, сигмоид сильно сглаживает значения, делая градиент почти равным нулю. Это приводит к проблеме затухающих градиентов, что замедляет обучение.

– ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU активируется только при положительных входных значениях, а при отрицательных обнуляется. Она значительно ускоряет обучение по сравнению с сигмоидом и помогает преодолеть проблему затухающих градиентов. Однако ReLU имеет свою проблему: если значение на входе слишком велико или слишком мало, нейрон может «вылететь» в область, где он всегда отдает ноль, так называемая проблема «умирающих нейронов».

– tanh (гиперболический тангенс): tanh работает похоже на сигмоид, но сжимает значения в диапазон от -1 до 1. Это помогает справляться с отрицательными входами, что полезно для задач, где такие значения играют важную роль. Tanh также подвержена затуханию градиентов, но меньше, чем сигмоид. Он помогает в задачах, где важно учитывать знаки выходных данных, так как диапазон шире, чем у сигмоида.

Каждая функция активации выбирается в зависимости от конкретной задачи и структуры сети. Например, ReLU предпочтителен для глубоких сетей, так как он обеспечивает более быстрый и стабильный процесс обучения.

Примеры задач для различных функций активации

Сигмоидная функция

Задача: Определение, является ли пациент здоровым (0) или больным (1) на основе анализа его медицинских данных.

Решение: В этой задаче бинарной классификации нужно построить нейросеть, которая на основе различных показателей (возраст, давление, уровень холестерина и пр.) предскажет вероятность того, что пациент болен.

Для этого:

1. На вход подаются числовые значения параметров.

2. Нейроны скрытого слоя обрабатывают эти данные и передают в выходной нейрон.

3. Сигмоидная функция активации применяется на выходном слое, сжимая итоговое значение между 0 и 1. Если значение близко к 1, сеть «уверена», что пациент болен; если близко к 0 – здоров.

Особенность: Сигмоид удобен, поскольку интерпретируется как вероятность. Однако, если сеть получает очень большие значения на входе (например, значение здоровья больше 10 или меньше -10), сигмоид сильно сглаживает выход, давая почти 0 или почти 1. Из-за этого нейроны начинают "глохнуть" и сеть обучается медленнее – проблема затухающих градиентов.

ReLU (Rectified Linear Unit)

Задача: Распознавание объектов на изображениях (например, классификация, что на картинке – собака или кошка).

Решение: Эта задача требует глубокую сверточную нейросеть, в которой обработка изображения должна проходить через множество слоев.

1. Изображение пропускается через сверточные и полносвязные слои.

2. На каждом из этих слоев используются нейроны с функцией активации ReLU. ReLU активирует нейроны для всех положительных значений, а все отрицательные преобразует в ноль, ускоряя вычисления и обучение.

3. После ряда слоев сеть дает прогноз по объекту, показанному на изображении.

Особенность: ReLU хорошо справляется с глубокими сетями, позволяя избежать затухания градиентов, так как не сглаживает значения. Однако если нейроны получают очень большие или слишком маленькие значения, они могут "умирать", становясь всегда равными нулю и отключаясь от дальнейшего обучения. Поэтому для глубоких сетей иногда используют его модификацию – Leaky ReLU, которая сохраняет небольшие отрицательные значения, предотвращая «умирание» нейронов.