在深度学习的世界里，激活函数就像是神经网络中的“调味料”，赋予模型非线性表达能力，让机器学会更复杂的任务！今天就来聊聊四种常见的激活函数吧～✨
首先登场的是Sigmoid，它的曲线优雅如S形，能将输入值压缩到0到1之间，非常适合概率预测任务。不过，它有个小缺点——梯度消失问题，容易导致训练缓慢。💦
接着是Tanh，它是Sigmoid的升级版，输出范围变成了-1到1，收敛速度更快，表现更稳定。像一个成熟稳重的选手，在很多场景中都能游刃有余！💪
然后是ReLU（Rectified Linear Unit），简单粗暴却高效，只要输入大于0就直接输出，小于0则归零。这种“开挂”式的计算方式极大提升了训练效率，成为目前最流行的激活函数之一！⚡️
最后压轴的是Swish，由谷歌提出，公式为`x sigmoid(x)`，既保留了ReLU的优点，又避免了其死区问题，堪称“黑科技”。未来或许会带来更多惊喜！🚀
看完这些，是不是对激活函数有了更深的理解？快来pick你最喜欢的那位吧！👇
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