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神经网络优化技巧：激活函数、损失函数、优化器选择 神经网络优化技巧：激活函数、损失函数、优化器选择 神经网络的训练过程本质上是一个优化问题，目标是找到一组参数，使得网络在给定数据集上的损失函数达到最小。激活函数、损失函数和优化器是神经网络中三个至关重要的组成部分，它们的选择和配置直接影响着网络的性能和训练效率。 激活函数 (Activation Functions) 激活函数引入了非线性因素，使得神经网络能够学习和模拟复杂的非线性关系。如果网络中没有激活函数，无论有多少层，都只能表达线性映射。 1.1 常见激活函数及其特性： Sigmoid: 公式: σ(x) = 1 / (1 + exp(-x)) 输出范围: (0, 1) 优点: 将输出映射到0和1之间，可以解释为概率。 缺点: 梯度消失: 当输入值非常大或非常小时，梯度接近于0，导致训练缓慢或停止。 输出不是以零为中心: 导致梯度更新时出现zig-zag现象，收敛速度慢。 计算成本高: 涉及指数运算。 Tanh (双曲正切): 公式: tanh(x) = (exp(x) - exp(-x)) / (exp(x) + exp(-x)) 输出范围: (-1, 1) 优点: 输出以零为中心，缓解了Sigmoid的zig-zag问题。 缺点: 仍然存在梯度消失问题，尤其是在深层网络中。
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