В чем преимущества и недостатки использования линейных и нелинейных функций активации в моделях машинного обучения?

Линейные функции активации в моделях машинного обучения позволяют получать спектр значений, а не только бинарный ответ. 45 Однако линейные функции могут решать только узкий класс задач, где зависимость между входными и выходными данными описывается линейной функцией. 4 Кроме того, увеличение числа скрытых слоёв не повышает эффективность модели, поскольку композиция линейных функций — это всё ещё линейная функция. 4

Нелинейные функции активации, такие как сигмоида, Tanh, выпрямленная линейная единица (ReLU) и другие, позволяют нейронным сетям обучаться и выполнять более сложные задачи. 12 Они помогают в преодолении проблемы исчезающего или взрывающегося градиента, что является ключевым фактором в успешном обучении глубоких нейронных сетей. 2

Некоторые преимущества нелинейных функций активации:

• облегчают обратное распространение и укладку; 1
• позволяют корректировать веса и отклонения; 1
• дают возможность моделировать более сложные функции внутри каждого узла, что позволяет нейронной сети обучаться более эффективно. 1

Некоторые недостатки нелинейных функций активации:

• некоторые веса и смещения нейронов в сети могут не обновляться или не активироваться; 1
• в некоторых случаях, например при использовании сигмоиды, градиенты становятся невероятно малыми по мере увеличения глубины сети, что затрудняет обучение и вызывает задержку конвергенции. 3

Нет универсальной функции активации, которая была бы лучше всех во всех сценариях. 2 Выбор функции активации зависит от конкретной задачи и данных. 2