Какие проблемы возникают при использовании различных типов функций активации?

Некоторые проблемы, которые возникают при использовании различных типов функций активации в нейронных сетях:

• Проблема исчезающего градиента. dzen.ru www.easiio.com Возникает, когда градиенты на начальных слоях становятся слишком малыми, что делает обучение невозможным. dzen.ru Особенно подвержены этой проблеме функции активации сигмоида и тангенс. dzen.ru www.easiio.com
• Проблема «умирающего ReLU». dzen.ru www.easiio.com Нейроны могут «застревать» в нулевых значениях и переставать обучаться. dzen.ru Это происходит, когда большая часть входных данных для ReLU отрицательна. dzen.ru
• Нецентрированный вывод. zentyx.ru Выходы сигмоиды не центрированы вокруг нуля, что может привести к смещению весов в нейронной сети. zentyx.ru
• Вычислительная затратность. zentyx.ru Например, сигмоидная функция требует больше вычислительных ресурсов из-за экспоненциальной операции в формуле. zentyx.ru
• Проблемы с инициализацией весов. zentyx.ru Неправильная инициализация может привести к тому, что большая часть нейронов окажется в «мёртвом» состоянии. zentyx.ru

Кроме того, выбор подходящей функции активации может быть сложной задачей, поскольку разные задачи могут выиграть от разных функций, а неправильный выбор может привести к неоптимальной производительности. www.easiio.com

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