Почему сигмоида и tanh уступают ReLU в современных архитектурах нейронных сетей?

Сигмоида и tanh уступают ReLU в современных архитектурах нейронных сетей по нескольким причинам:

• Проблема исчезающего градиента. zentyx.ru www.geeksforgeeks.org В отличие от ReLU, градиент сигмоида и tanh сходится к нулю при больших положительных значениях, что мешает обучению глубоких нейронных сетей. zentyx.ru ReLU устраняет эту проблему: её градиент не сходится к нулю, что ускоряет обучение. zentyx.ru
• Вычислительная эффективность. zentyx.ru ReLU требует меньше вычислительных ресурсов, так как включает в себя простые операции сравнения и присвоения, в отличие от экспоненциальных вычислений в сигмоиде и tanh. zentyx.ru
• Разреженность активаций. zentyx.ru В ReLU все отрицательные входы обнуляются, что приводит к разреженности активаций в нейронной сети. zentyx.ru Это может улучшить эффективность и уменьшить переобучение. zentyx.ru
• Хорошие практические результаты. zentyx.ru Во многих практических приложениях, особенно в глубоких нейронных сетях, ReLU показала отличные результаты, опережая другие функции активации. zentyx.ru

При этом сигмоида и tanh полезны для неглубоких сетей и конкретных задач, таких как бинарная классификация. www.geeksforgeeks.org Выбор функции активации зависит от требований задачи и структуры модели. zentyx.ru