概述
深度学习中激活函数的作用是能够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。没有激活函数，即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的，可见激活函数的重要性如此之大。下面，分别介绍深度学习中常用的激活函数。
1. sigmoid
sigmoid的公式如下：
函数对应的图像如下：
优点：
1. sigmoid函数的输出映射在(0,1)之间，单调连续，输出范围有限，优化稳定，可以用于输入的归一化，也可以用作输出层。
2. 求导容易
缺点：
1. 由于其软饱和性，即容易产生梯度消失，导致训练出现问题。
2. 其输出并不是以0为中心的。
2. tanh
tanh的公式如下：
函数对应的图像如下：
优点：
1. 比sigmoid函数收敛速度更快。
2. 相比sigmoid函数，其输出以0为中心。
缺点：
1. 依旧具有软饱和问题。
3. Relu
Relu的公式如下：
函数对应的图像如下：
优点：
1. Relu具有线性、非饱和的特点，并且相比Sigmoid和tanh，Relu的收敛速度更快。
2. Relu实现比较简单。
3. Relu有效缓解了梯度下降问题。
4. 提供了神经网络的稀疏表达能力
缺点：
1. 随着训练的进行，可能会出现神经元死亡，权重无法更新的情况。
2. 当x<0时，Relu是硬饱和的。
4. LReLU/PReLU
针对在x<0时的硬饱和问题，LReLu对Relu进行了改进，其公式如下：
函数的图像如下：
LReLU的目的是避免梯度消失，所以LReLU对准确率并没有太大的影响。此外，必须非常小心谨慎地重复训练，从而选取合适的参数a。这样会十分麻烦，因此PReLu就此诞生，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，可以用于反向传播的训练。
5. ELU
ELU的公式如下：
函数的图像如下：
优点：
1. ELU融合了sigmoid和ReLU,左侧具有软饱和性，右侧无饱和性。
右侧线性部分使得ELU能够缓解梯度消失，而左侧软饱能够 让ELU对输入变化或噪声更鲁棒。
2. ELU的输出均值接近于零，所以收敛速度更快。
总结
关于激活函数的选取，需要结合实际情况，并且要考虑不同激活函数的优缺点，不能盲目使用一种激活函数。
最后
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