Как влияют функции активации на устойчивость нейронной сети к переобучению?

Функции активации влияют на устойчивость нейронной сети к переобучению следующим образом:

• В глубоких нейронных сетях рекомендуется использовать ReLU или его модификации (Leaky ReLU, ELU). 1 Они позволяют избежать проблемы «исчезающего градиента» и ускоряют обучение. 1
• Применение активационных функций с большим диапазоном значений производной (ReLU, Swish, варианты ReLU) способствует решению проблемы затухающего градиента. 5
• Функция ReLU обладает дополнительной устойчивостью к переобучению, так как её производная равна 0 при отрицательных значениях аргумента. 5

Важно помнить, что нет универсальной функции активации, которая была бы лучше всех во всех сценариях. 2 Выбор всегда зависит от конкретной задачи и данных. 2