深度学习之激活函数。
在深度学习中，激活函数和优化算法是构建和训练神经网络模型的两个核心组件，它们共同决定了模型的学习能力和效果。
首先谈谈激活函数。激活函数在神经网络中扮演着至关重要的角色，它们为模型引入了非线性特性，使得神经网络能够处理复杂的非线性问题。其中sigmoid和ReLU是最常用的两种激活函数。
·Sigmoid函数将输入的任意实数值映射到0到1的范围内，常用于二分类问题的输出层。然而sigmoid函数在输入值非常大或非常小时，梯度几乎为零，这会导致梯度消失的问题，使得模型在训练过程中难以收敛。
·ReLU函数则是一种更为常用的激活函数，它在输入值为正时输出等于输入，在输入值为负时输出为零。ReLU函数具有计算简单、收敛速度快等优点，而且在一定程度上缓解了梯度消失的问题。然而ReLU函数也存在一些缺点，比如当输入为负时，神经元的输出为零，这会导致"死亡神经元"的问题。
在神经网络的训练过程中，需要使用优化算法来更新网络参数，以最小化损失函数。损失函数是衡量模型预测结果与真实标签之间差异的函数，目标是通过调整网络参数使得损失函数达到最小。常用的优化算法包括梯度下降、adam等。
梯度下降算法通过计算损失函数关于网络参数的梯度，然后按照梯度的反方向更新参数。然而梯度下降算法存在一些问题，比如学习率的选择、收敛速度慢等。为了解决这些问题，人们提出了许多改进的优化算法，如adam算法。
adam算法结合了动量法和RMSprop算法的优点，通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来动态调整每个参数的学习率。adam算法具有收敛速度快、对超参数不敏感等优点，在深度学习中得到了广泛应用。