В чем преимущества и недостатки гиперболического тангенса по сравнению с другими функциями активации?

Некоторые преимущества гиперболического тангенса (Tanh) по сравнению с другими функциями активации:

• Нуль-центрированный выход. 1 Выходы в диапазоне от -1 до 1 помогают центрировать данные, передаваемые последующим слоям, что может улучшить динамику обучения. 1
• Более крутые градиенты в районе нуля. 1 Это может в некоторой степени смягчить проблему исчезающего градиента во время обучения, позволяя потенциально быстрее обучаться. 1
• Симметричность вокруг нуля. 4 Это позволяет использовать Tanh в более широком диапазоне задач, таких как классификация с несколькими классами. 4

Некоторые недостатки Tanh:

• Исчезающие градиенты. 1 При очень больших положительных или отрицательных входах функция насыщается (её выход становится очень близким к 1 или -1), и градиент становится очень маленьким, что мешает обновлению весов в более глубоких слоях. 1
• Вычислительные затраты. 1 Tanh включает в себя гиперболические вычисления, что делает его немного более вычислительно дорогим, чем более простые функции. 1

Выбор функции активации зависит от специфики задачи и должен основываться на балансе между её вычислительной эффективностью, математическими свойствами и особенностями задачи. 4