人工神经网络的工具想函数一览表

资 源 简 介

人工神经网络的工具想函数一览表

详 情 说 明

在构建人工神经网络时，通常会用到多种核心工具函数，主要包括激活函数、损失函数、优化器等。了解这些函数的特性和适用场景，有助于更高效地设计模型和调整训练过程。

激活函数（Activation Functions） 激活函数决定神经元的输出信号，常见的包括： Sigmoid：适用于二分类问题，输出范围在0到1之间，但容易导致梯度消失。 ReLU（修正线性单元）：计算简单且能缓解梯度消失问题，适用于深层网络。 Tanh：输出范围在-1到1之间，比Sigmoid更适合某些场景，但仍然存在梯度消失问题。 Softmax：多分类问题的标准选择，将输出转化为概率分布。

损失函数（Loss Functions） 用于衡量预测值与真实值的误差，常见的有： 均方误差（MSE）：适用于回归问题，计算预测值与真实值的平方差。 交叉熵损失（Cross-Entropy）：分类任务的首选，特别是结合Softmax输出时。 Huber Loss：对异常值较鲁棒，结合了MSE和绝对误差的特性。

优化器（Optimizers） 优化器用于调整神经网络的权重，常见的包括： 随机梯度下降（SGD）：基础优化方法，但收敛较慢。 Adam：自适应学习率优化器，结合了动量和自适应调整，广泛用于深度学习。 RMSprop：适用于非平稳目标函数，调整学习率以提升训练稳定性。

其他工具函数 批归一化（Batch Normalization）：加速训练并提升模型稳定性。 Dropout：防止过拟合，随机丢弃部分神经元。 学习率调度器（Learning Rate Scheduler）：动态调整学习率以优化训练过程。

掌握这些工具函数的特性，可以更灵活地构建和优化神经网络模型。