Activation Functions
关键词：Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout
本来是作为Day1 Training Neural Networks, part I的一部分的，但是由于补充的内容比较多，觉得还会单独一篇比较好。
激活函数的作用：给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。
六种常见激活函数
激活函数
激活函数实践指南
Use ReLU no sigmoid
Sigmoid、tanh、Relu的对比
Sigmoid、tanh、Relu的对比
sigmoid function在历史上流行过一段时间因为它能够很好的表达“激活”的意思，未激活就是0，完全饱和的激活则是1。但是因为它的输出不是zero-centered的，所以在sigmoid的基础上发展出来了tanh。Sigmoid会发成梯度弥散，所以又出现了Relu（于生物神经更类似），在正值区域内，不会发生梯度弥散。
1. 为什么希望输出是zero-centered？
对于Sigmoid函数，当后面的神经元的输入都为正数时，(e.g. x>0 elementwise in f=wTx+b)，那么对 w 求局部梯度时，梯度值则都为正数，这样在反向传播的过程中 w 要么都往正方向更新，要么都往负方向更新，导致有一种捆绑的效果，使得收敛缓慢。
zero-mean data
2. 什么是梯度弥散？
梯度弥散的问题很大程度上是来源于激活函数的“饱和”。Sigmoid gate容易饱和：当输入非常大或者非常小的时候，神经元的梯度（斜率）就接近于0了，从曲线图中可以看出梯度的趋势。
饱和的定义
这就使得我们在反向传播算法中反向传播接近于0的梯度，导致最终权重基本没什么更新，这样一来，深层模型也就变成了前几层相对固定，只能改变最后几层的浅层模型，我们就无法递归地学习到输入数据了。这种现象就是梯度弥散（vanishing gradient problem）
另外，需要尤其注意参数的初始值来尽量避免饱和（saturation）的情况。如果你的初始值很大的话，大部分神经元可能都会处在saturation的状态而把gradient kill掉，这会导致网络变的很难学习。
x = -10 或者 x = 10, 都会使得当前神经元的梯度接近于0，会引起梯度弥散。
梯度弥散
3. Kill Gradient & dead ReLU
与上述Sigmoid gate相似，当 x = -10 （负数）的时候，正向传播时，该神经元未被激活，梯度为0，无法进行反向传播，也就不能更新权值，称为“Kill Gradient”.
但当 x = 10 （正数）时，输出为正数，反向传播时，直接传播前一个神经元的梯度。
x = 0时，没有定义它的梯度是什么，因为在这一点是不可微的。
有两种情况会引起dead ReLU
1）初始化权重的时候时，将权重设置为了不能激活ReLU的数值（少见）
2）Learning Rate设置过大：以 y = w * x + b 为例，如果Learning rate设置过大，在某次反向传播后，调整w的时候，可能会使 w 变的很少，输出 y' 为负数，那么进入到ReLU的时候，输出为0，该神经元的局部梯度为0，则在此处权重将不会得到更新， 也就是说，ReLU神经元在训练中不可逆地死亡了。
dead ReLU
Leaky RuLU
优点：解决Dead ReLU 问题，既修正了数据分布，又保留了一些负轴的值，使得负轴信息不会全部丢失
缺点：性能不稳定，众说纷纭，没有清晰的定论。
PReLU：LReLU的改进版，可以自适应地从数据中学习参数。PReLU具有收敛速度快、错误率低的特点。PReLU可以用于反向传播的训练，可以与其他层同时优化。
值得注意的是：在tflearn中有现成的LReLU和PReLU可以直接用。
Leaky ReLU
ELU
优点：1）ELU减少了正常梯度与单位自然梯度之间的差距，从而加快了学习。
2）在负的限制条件下能够更有鲁棒性。
缺点：涉及到指数运算，影响运算速度。
ELU
MaxOut
ReLU和Leaky ReLU都是这个公式的特殊情况（比如ReLU就是当w1 = 0, b = 0 的时候）。这样Maxout神经元就拥有ReLU单元的所有优点（线性操作和不饱和），而没有它的缺点（死亡的ReLU单元）。然而和ReLU对比，它每个神经元的参数数量增加了一倍，这就导致整体参数的数量激增。
Maxout
相关文章链接：https://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html
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