🕹️学习目标
🕹️什么是神经网络
1.神经网络概念
2.人工神经网络
🕹️网络非线性的因素
🕹️常见的激活函数
1.sigmoid激活函数
2.tanh激活函数
3.ReLU激活函数
4.softmax激活函数
🕹️总结
🕹️学习目标
- 知道人工神经网络
- 理解非线性因素
- 知道常见激活函数
🕹️什么是神经网络
1.神经网络概念
人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN），是一种模仿生物神经网络结构和功能的 计算模型。人脑可以看做是一个生物神经网络，由众多的神经元连接而成。各个神经元传递复杂的电信号，树突接收到输入信号，然后对信号进行处理，通过轴突输出信号。下图是生物神经元示意图：
当电信号通过树突进入到细胞核时，会逐渐聚集电荷。达到一定的电位后，细胞就会被激活，通过轴突发出电信号。
2.人工神经网络
我们通过图像来帮助我们更好的理解
🏓这个流程就像，来源不同树突(树突都会有不同的权重)的信息, 进行的加权计算, 输入到细胞中做加和，再通过激活函数输出细胞值。
接下来，我们使用多个神经元来构建神经网络，相邻层之间的神经元相互连接，并给每一个连接分配一个强度，如下图所示：
🏓同一层的神经元之间没有连接。 第 N 层的每个神经元和第 N-1层 的所有神经元相连（这就是full connected的含义), 第N-1层神经元的输出就是第N层神经元的输入。每个连接都有一个权值。
🕹️网络非线性的因素
激活函数用于对每层的输出数据进行变换, 进而为整个网络结构结构注入了非线性因素。此时, 神经网络就可以拟合各种曲线。如果不使用激活函数，整个网络虽然看起来复杂，其本质还相当于一种线性模型，如下公式所示:
- 没有引入非线性因素的网络等价于使用一个线性模型来拟合
- 通过给网络输出增加激活函数, 实现引入非线性因素, 使得网络模型可以逼近任意函数, 提升网络对复杂问题的拟合能力.
增加激活函数之后, 对于线性不可分的场景，神经网络的拟合能力更强。
🕹️常见的激活函数
1.sigmoid激活函数
sigmoid激活函数的函数图像如下：
sigmoid函数的优缺点：
- 优点：输入值在 [-6, 6] 之间输出值才会有明显差异，输入值在 [-3, 3] 之间才会有比较好的效果
- 缺点：通过上述导数图像，我们发现导数数值范围是 (0, 0.25)，当输入 <-6 或者 >6 时，sigmoid 激活函数图像的导数接近为 0，此时网络参数将更新极其缓慢，或者无法更新，一般来说， sigmoid 网络在 5 层之内就会产生梯度消失现象。
sigmoid函数一般只用于二分类的输出层
在 PyTorch 中使用 sigmoid 函数的示例代码如下:
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
def test():
_, axes = plt.subplots(1, 2)
# 函数图像
x = torch.linspace(-20, 20, 1000)
y = F.tanh(x)
axes[0].plot(x, y)
axes[0].grid()
axes[0].set_title('Sigmoid 函数图像')
# 导数图像
x = torch.linspace(-20, 20, 1000, requires_grad=True)
torch.sigmoid(x).sum().backward()
axes[1].plot(x.detach(), x.grad)
axes[1].grid()
axes[1].set_title('Sigmoid 导数图像')
plt.show()
if __name__ == '__main__':
test()
2.tanh激活函数
Tanh 叫做双曲正切函数，其公式如下：
Tanh的函数图像，导数图像如下：
与 Sigmoid 相比，它是以 0 为中心的，使得其收敛速度要比 Sigmoid 快，减少迭代次数。然而，从图中可以看出，Tanh 两侧的导数也为 0，同样会造成梯度消失。
代码实现：
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
def test():
_, axes = plt.subplots(1, 2)
# 函数图像
x = torch.linspace(-20, 20, 1000)
y = F.tanh(x)
axes[0].plot(x, y)
axes[0].grid()
axes[0].set_title('Tanh 函数图像')
# 导数图像
x = torch.linspace(-20, 20, 1000, requires_grad=True)
F.tanh(x).sum().backward()
axes[1].plot(x.detach(), x.grad)
axes[1].grid()
axes[1].set_title('Tanh 导数图像')
plt.show()
if __name__ == '__main__':
test()
3.ReLU激活函数
ReLU的激活函数公式如下：
函数图像如下：
- 从上述函数图像可知，ReLU 激活函数将小于 0 的值映射为 0，而大于 0 的值则保持不变，它更加重视正信号，而忽略负信号，这种激活函数运算更为简单，能够提高模型的训练效率。
- 但是，如果我们网络的参数采用随机初始化时，很多参数可能为负数，这就使得输入的正值会被舍去，而输入的负值则会保留，这可能在大部分的情况下并不是我们想要的结果。
ReLU的导数图像如下：
🏓与sigmoid相比
RELU的优势是采用sigmoid函数，计算量大（指数运算），反向传播求误差梯度时，求导涉及除法，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。 sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况，从而无法完成深层网络的训练。 Relu会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生。
缺点也很突出，随着训练的推进，部分输入会落入小于0区域，导致对应权重无法更新。这种现象被称为“神经元死亡”。
4.softmax激活函数
softmax用于多分类过程中，它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多分类的结果以概率的形式展现出来。
计算方法如下图所示：
Softmax 直白来说就是将网络输出的 logits 通过 softmax 函数，就映射成为(0,1)的值，而这些值的累和为1（满足概率的性质），那么我们将它理解成概率，选取概率最大（也就是值对应最大的）节点，作为我们的预测目标类别。
代码实现：
import torch
if __name__ == '__main__':
scores = torch.tensor([0.2, 0.02, 0.15, 0.15, 1.3, 0.5, 0.06, 1.1, 0.05, 3.75])
probabilities = torch.softmax(scores, dim=0)
print(probabilities)
程序输出结果：
tensor([0.0212, 0.0177, 0.0202, 0.0202, 0.0638, 0.0287, 0.0185, 0.0522, 0.0183,
0.7392])
🕹️总结
本小节带着同学们了解下常见的激活函数，以及对应的 API 的使用。除了上述的激活函数，还存在很多其他的激活函数，如下图所示:
这么多激活函数, 我们应该如何选择呢?
对于隐藏层:
-
优先选择RELU激活函数
-
如果ReLu效果不好，那么尝试其他激活，如Leaky ReLu等。
-
如果你使用了Relu， 需要注意一下Dead Relu问题， 避免出现大的梯度从而导致过多的神经元死亡。
-
不要使用sigmoid激活函数，可以尝试使用tanh激活函数
对于输出层
-
二分类问题选择sigmoid激活函数
-
多分类问题选择softmax激活函数
-
回归问题选择identity激活函数
