请务必牢记6种激活函数的核心要点，确保全面掌握！

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在神经网络模型中，各个隐藏层以及输出层都需要激活函数（Activation Function）。常见的激活函数包括ReLU、Sigmoid等。然而，选择合适的激活函数至关重要。以下是一些选择激活函数的方法：

1. 问题特性：根据所解决的问题类型选择。例如，对于回归问题，通常使用Sigmoid或线性激活函数；对于分类问题，可以使用ReLU或Softmax。

2. 梯度消失/爆炸：考虑模型训练过程中可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题。ReLU激活函数可以缓解这些问题。

3. 计算效率：某些激活函数计算复杂度较高，可能影响模型训练速度。例如，Sigmoid和Tanh的计算复杂度较高。

4. 性能：通过实验比较不同激活函数在特定任务上的性能。

5. 可解释性：考虑激活函数的可解释性，以便更好地理解模型的行为。

总之，选择激活函数时需要综合考虑问题特性、梯度问题、计算效率和性能等因素。

我们知道，神经网络模型中，各隐藏层、包括输出层都需要激活函数（Activation Function）。我们比较熟悉的、常用的激活函数也有 ReLU、Sigmoid 等等。但是，对于各个激活函数的选取方法、区别特点还有几点需要特别注意的地方。今天红色石头就和大家一起来总结一下常用激活函数 Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout 的关键知识点。

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为什么需要激活函数

神经网络单个神经元的基本结构由线性输出 Z 和非线性输出 A 两部分组成。如下图所示：

其中，f(x) 即为线性输出 Z，g(x) 即为非线性输出，g() 表示激活函数。