神经网络的激活函数总结

1月前 257

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导言

激活函数在神经网络中具有重要的地位。在SIGAI之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”中,我们回答了3个关键的问题:

为什么需要激活函数?

什么样的函数能用作激活函数?

什么样的函数是好的激活函数?

这篇文章从理论的角度介绍了激活函数的作用。承接上篇,在今天这篇文章中,SIGAI将为大家介绍当前深度学习中常用的一些激活函数,包括它们的工程实现。我们将以Caffe为例。

激活函数实现的是一对一的变换,即用相同的函数对输入向量的每个分量进行映射,得到输出向量,输入和输出向量的维数相同:

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其中x和y都是n维向量。写成分量的形式为:

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在工程实现时,如果将激活函数作为一个单独的层,则在正向传播时对输入向量的每个分量计算激活函数值f(x)。在反向传播时对输入数据计算导数值f’(x),然后乘以后一层送入的误差项,得到本层的误差项,送人前一层中:

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如果你对反向传播算法的原理还不清楚,请阅读SIGAI之前的公众号文章“反向传播算法推导-全连接神经网络”。这里的乘法是向量逐元素对应相乘。由于激活函数没有需要学习训练得到的参数,因此无需根据误差项计算本层参数的导数值。

在神经网络的早期阶段,sigmoid函数,tanh被广为使用。在AlexNet出现之后,ReLU函数逐渐取代了这两个函数,得到了广泛使用,因为ReLU函数更不容易产生梯度消失问题。如果你对梯度消失问题,激活函数的饱和性还不清楚,请阅读我们之前的公众号文章“理解神经网络的激活函数”。

由于当前被提出的激活函数众多,为了便于大家理解与记忆,我们对此做了总结。各种常用的激活函数与它们的导数如下表所示:

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根据这些函数的定义,我们很容易计算出它们的导数。

下面我们以Caffe为例,介绍这些激活函数的具体实现细节。在Caffe中,激活函数是一个单独的层,把它和全连接层,卷据层拆开的好处是更为灵活,便于代码复用和组合。因为无论是全连接层,还是卷据层,它们激活函数的实现是相同的,因此可以用一套代码来完成。

激活函数由神经元层完成,它们的基类是NeuronLayer,所有的激活函数层均从它派生得到,下面分别进行介绍,限于篇幅,我们只介绍一部分,其他的原理类似。此外,Dropout机制也由神经元层实现。

SigmoidLayer类实现了标准sigmoid激活函数。正向传播函数对每个输入数据计算sigmoid函数值,在这里count是输入数据的维数。实现代码如下:

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TanHLayer类实现了tanh激活函数。正向传播函数实现代码如下:

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类ReLULayer实现ReLU激活函数,和前面介绍的标准ReLU不同,这里做了改进,定义为:

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其中a是人工设定的大于0的参数。显然该函数的导数为:

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下面来看正向传播函数的代码:

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反向传播函数的实现如下:

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这样可以通过函数值得到导数值,减少计算量。正向传播函数的实现如下:

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类PReLULayer实现了PReLU激活函数。正向传播函数的实现如下:

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反向传播函数的实现如下:

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类DropoutLayer实现Dropout机制。在训练阶段,随机丢掉一部分神经元,用剩下的节点进行前向和后向传播。这里实现时通过二项分布随机数来控制神经元是否启用,如果随机数取值为1则启用,否则不启用。正向传播函数的实现如下:

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