BP神经网络中激活函数的改进 logsig11

资 源 简 介

BP神经网络中激活函数的改进 logsig11

详 情 说 明

BP神经网络中的激活函数在模型训练过程中起到了至关重要的作用，它直接影响网络的非线性映射能力和梯度传播效率。传统的Logistic Sigmoid（logsig）函数因其输出范围在0到1之间，适用于概率输出，但也存在梯度消失和计算复杂度较高的问题。

为了优化神经网络的性能，可以尝试改进激活函数的使用方式。例如，将logsig11与logsig12结合，形成一种新的混合激活策略。logsig11可能代表标准Sigmoid函数，而logsig12可能是其变体，如经过参数调整或平滑优化的版本。通过结合二者，可以平衡激活函数的梯度特性，增强神经网络的训练稳定性。

这种改进方式可能包括：在浅层网络使用logsig12以增强梯度传播，而在输出层使用logsig11以保持概率输出的合理性。此外，也可以通过自适应调整激活函数的参数，使其在不同层或不同训练阶段动态变化，从而进一步提升模型的收敛速度和泛化能力。

通过合理改进激活函数，BP神经网络可以更好地适应复杂的非线性问题，同时减少训练过程中的不稳定性。