CNN中常用的激活函数ReLU、Sigmoid和Tanh
CNN中常用的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等，其中ReLU是最常用的激活函数。下面对这几种激活函数进行具体的介绍和深入理解。
ReLU(Rectified Linear Unit) ReLU是非常常用的激活函数，它的定义为f(x) = max(0, x)。ReLU函数非常简单，它只会把输入的负数变成0，而正数不变，这样做可以增加网络的非线性，提高网络的表达能力。在实际使用中，ReLU函数的优点是计算简单，收敛速度快，可以减少梯度消失的问题。但是，它也有缺点，当输入为负数时，梯度为0，称为“dead ReLU”，导致网络部分神经元失活，影响模型的性能。为了解决这个问题，一些改进的ReLU函数被提出，如Leaky ReLU、Parametric ReLU等。
Sigmoid函数 Sigmoid函数的定义为f(x) = 1 / (1 + exp(-x))，它的输出值范围在[0,1]之间，可以把输出解释为概率值。Sigmoid函数在早期的神经网络中比较常用，但是它也有缺点。当输入的值很大或很小的时候，Sigmoid函数的梯度会变得非常小，这样就会导致梯度消失的问题，影响模型的性能。
Tanh函数 Tanh函数的定义为f(x) = (exp(x) - exp(-x)) / (exp(x) + exp(-x))，它的输出值范围在[-1,1]之间，与Sigmoid函数类似，也可以把输出解释为概率值。Tanh函数相比于Sigmoid函数有更强的非线性表达能力，但是它也有梯度消失的问题。
综上所述，ReLU是目前最常用的激活函数，它具有简单、快速、非线性等优点。在使用ReLU函数时，需要注意避免“dead ReLU”的问题。对于其他激活函数，可以根据实际情况进行选择，需要注意避免梯度消失的问题。
