Функция tanh (гиперболический тангенс) считается эффективной для глубоких нейронных сетей по нескольким причинам:

• Нулевая центрированность. 1 Выход функции tanh симметричен вокруг нуля, что помогает центрировать данные, что может сделать обучение последующих слоёв более эффективным. 1
• Более сильные градиенты. 2 Градиенты функции tanh более крутые по сравнению с сигмовидной функцией, что помогает в некоторой степени смягчить проблему исчезновения градиента. 2
• Возможность моделировать сложные взаимосвязи в данных. 1 Функция tanh вносит нелинейность в работу сети, позволяя ей моделировать сложные взаимосвязи в данных, которые не под силу линейным моделям. 1

Однако стоит учитывать, что функция tanh требует больше вычислительных затрат, чем функция ReLU, что может быть не подходящим выбором для очень больших сетей. 2