Функции активации влияют на производительность нейронных сетей следующим образом:

• Скорость обучения. 1 Некоторые функции, например ReLU, ускоряют обучение, в то время как другие, например сигмоида, могут замедлять его из-за проблем, связанных с градиентами. 1
• Точность модели. 1 Например, ReLU обычно обеспечивает высокую точность в глубоких сетях, а модификации ReLU Leaky ReLU и ELU могут улучшить точность, особенно в задачах, где ReLU «умирает». 1 Сигмоида и tanh могут быть полезны в специфических задачах, таких как классификация с двумя классами, но в глубоких сетях их точность часто ниже. 1
• Требования к аппаратным ресурсам. 1 На процессорах (CPU) вычисления функций активации, таких как сигмоида или tanh, могут быть более затратными из-за необходимости вычисления экспоненты. 1 В таких случаях ReLU может быть более предпочтительным, так как он требует только простых операций сравнения и сложения. 1
• Распределённые вычисления и серверы. 1 В распределённых системах, где данные обрабатываются на нескольких серверах, выбор функции активации может повлиять на скорость передачи данных между узлами. 1 Функции, требующие меньше вычислений, могут снизить нагрузку на сеть и ускорить процесс обучения. 1

Важно помнить, что нет универсальной функции активации, которая была бы лучше всех во всех сценариях. 4 Выбор всегда зависит от конкретной задачи и данных. 4