深度學習中哪個激活函數最好

在深度學習中，沒有一種「最好」的激活函式，因為不同的激活函式在各種任務和數據集上具有不同的優點和缺點。以下是幾種常見的激活函式及其特性：

Sigmoid：通常用於二進位分類問題，它提供了一個平滑的轉換，可以防止神經元過度激活。但是，由於它把輸入限制在0和1之間，對於非二元分類問題可能不是最好的選擇。
Tanh：這是一種雙曲正切函式，對於輸入值的範圍非常敏感，可能會導致梯度消失。但它在數值穩定性方面表現良好。
ReLU（Rectified Linear Unit）：這是一種非常流行的激活函式，尤其在卷積神經網路（CNN）中。它的優點是速度快、計算效率高，但在負輸入上為0，這可能引發梯度消失問題。
Leaky ReLU：這是一種改進的ReLU版本，對於負輸入的非零值提供了更好的初始值，有助於防止梯度消失。
Softmax：通常用於多分類問題，它把神經元的輸出轉化為機率分布。
Softplus：對於一些深度學習任務，Softplus可能會比其他激活函式提供更好的性能。Softplus的優點是對於非常大的負輸入值它也會提供一些輸出，而且相對於ReLU和其他基於邏輯的函式，它在計算上更加高效。

在選擇激活函式時，通常需要考慮的問題包括函式的非線性程度、計算效率、數值穩定性以及與特定任務和數據集的適配性。每種激活函式都有其適用的場景，需要根據具體的問題來選擇最合適的激活函式。