Почему функция tanh считается эффективной для глубоких нейронных сетей?

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

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

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