神经网络和误差逆传播算法（BP） (2)

    一开始为了简单，人们把激活函数定义成一个线性函数，即对于结果做一个线性变化，比如一个简单的线性激活函数是g(z) = z，输出都是输入的线性变换。后来实际应用中发现，线性激活函数太过局限，于是人们引入了非线性激活函数。

1.2 激活函数

    常用的非线性激活函数有sigmoid、tanh、relu等等，前两者sigmoid/tanh比较常见于全连接层，后者relu常见于卷积层。这里先简要介绍下最基础的sigmoid函数（btw，在本博客中SVM那篇文章开头有提过）。

    sigmoid的函数表达式如下

 

    其中z是一个线性组合，比如z可以等于：b + 

*

 + 

*

。通过代入很大的正数或很小的负数到g(z)函数中可知，其结果趋近于0或1。

    因此，sigmoid函数g(z)的图形表示如下（ 横轴表示定义域z，纵轴表示值域g(z) ）：

    也就是说，sigmoid函数的功能是相当于把一个实数压缩至0到1之间。当z是非常大的正数时，g(z)会趋近于1，而z是非常小的负数时，则g(z)会趋近于0。

    压缩至0到1有何用处呢？用处是这样一来便可以把激活函数看作一种“分类的概率”，比如激活函数的输出为0.9的话便可以解释为90%的概率为正样本。

    举个例子，如下图（图引自Stanford机器学习公开课）

 

    z = b + 

*

 + 

*

，其中b为偏置项 假定取-30，

、

都取为20

如果

 = 0 

 = 0，则z = -30，g(z) = 1/( 1 + e^-z )趋近于0。此外，从上图sigmoid函数的图形上也可以看出，当z=-30的时候，g(z)的值趋近于0

如果

 = 0 

 = 1，或

 =1 

 = 0，则z = b + 

*

 + 

*

 = -30 + 20 = -10，同样，g(z)的值趋近于0