【神经网络】激活函数面面观

仙道菜

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日常 coding 中，我们会很自然的使用一些激活函数，比如：sigmoid、ReLU等等。不过好像忘了问自己一(n)件事：

为什么需要激活函数？
激活函数都有哪些？都长什么样？有哪些优缺点？
怎么选用激活函数？

本文正是基于这些问题展开的，欢迎批评指正！

(此图并没有什么卵用，纯属为了装x ...)

Why use activation functions?

激活函数通常有如下一些性质：

非线性：当激活函数是线性的时候，一个两层的神经网络就可以逼近基本上所有的函数了。但是，如果激活函数是恒等激活函数的时候（即 f(x)=x），就不满足这个性质了，而且如果 MLP 使用的是恒等激活函数，那么其实整个网络跟单层神经网络是等价的。
可微性：当优化方法是基于梯度的时候，这个性质是必须的。
单调性：当激活函数是单调的时候，单层网络能够保证是凸函数。
f(x)\approx x：当激活函数满足这个性质的时候，如果参数的初始化是random的很小的值，那么神经网络的训练将会很高效；如果不满足这个性质，那么就需要很用心的去设置初始值。
输出值的范围：当激活函数输出值是有限的时候，基于梯度的优化方法会更加稳定，因为特征的表示受有限权值的影响更显著；当激活函数的输出是无限的时候，模型的训练会更加高效，不过在这种情况小，一般需要更小的learning rate.

这些性质，也正是我们使用激活函数的原因！

Activation Functions.

Sigmoid

Sigmoid 是常用的非线性的激活函数，它的数学形式如下：f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}

正如前一节提到的，它能够把输入的连续实值“压缩”到0和1之间。

特别的，如果是非常大的负数，那么输出就是0；如果是非常大的正数，输出就是1.

sigmoid 函数曾经被使用的很多，不过近年来，用它的人越来越少了。主要是因为它的一些缺点：

Sigmoids saturate and kill gradients. sigmoid 有一个非常致命的缺点，当输入非常大或者非常小的时候，这些神经元的梯度是接近于0的，从图中可以看出梯度的趋势。所以，你需要尤其注意参数的初始值来尽量避免saturation的情况。如果你的初始值很大的话，大部分神经元可能都会处在saturation的状态而把gradient kill掉，这会导致网络变的很难学习。
Sigmoid 的 output 不是0均值. 这是不可取的，因为这会导致后一层的神经元将得到上一层输出的非0均值的信号作为输入。产生的一个结果就是：如果数据进入神经元的时候是正的(e.g. x>0 elementwise in f=w^T x + b)，那么 w 计算出的梯度也会始终都是正的。
当然了，如果你是按batch去训练，那么那个batch可能得到不同的信号，所以这个问题还是可以缓解一下的。因此，非0均值这个问题虽然会产生一些不好的影响，不过跟上面提到的 kill gradients 问题相比还是要好很多的。

tanh

tanh 是上图中的右图，可以看出，tanh 跟sigmoid还是很像的，实际上，tanh 是sigmoid的变形：tanh(x)=2sigmoid(2x)-1

与 sigmoid 不同的是，tanh 是0均值的。因此，实际应用中，tanh 会比 sigmoid 更好（毕竟去粗取精了嘛）。

ReLU

近年来，ReLU 变的越来越受欢迎。它的数学表达式如下：

f(x) = max(0, x)

很显然，从图左可以看出，输入信号 <0 时，输出都是0; >0 的情况下，输出等于输入。w 是二维的情况下，使用ReLU之后的效果如下：

ReLU 的优点：

Krizhevsky et al.发现使用 ReLU 得到的SGD的收敛速度会比 sigmoid/tanh 快很多(看右图)。有人说这是因为它是linear，而且 non-saturating
相比于 sigmoid/tanh，ReLU 只需要一个阈值就可以得到激活值，而不用去算一大堆复杂的运算。

ReLU 的缺点：当然 ReLU 也有缺点，就是训练的时候很"脆弱"，很容易就"die"了. 什么意思呢？

举个例子：一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元，更新过参数之后，这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了。

如果这个情况发生了，那么这个神经元的梯度就永远都会是0.

实际操作中，如果你的learning rate 很大，那么很有可能你网络中的40%的神经元都"dead"了。

当然，如果你设置了一个合适的较小的learning rate，这个问题发生的情况其实也不会太频繁。

Leaky-ReLU、P-ReLU、R-ReLU

Leaky ReLUs：就是用来解决这个 "dying ReLU" 的问题的。与 ReLU 不同的是：

f(x)=\alpha x (x < 0)

f(x)=x (x >= 0)

这里的 \alpha 是一个很小的常数。这样，即修正了数据分布，又保留了一些负轴的值，使得负轴信息不会全部丢失。

关于Leaky ReLU 的效果，众说纷纭，没有清晰的定论。有些人做了实验发现 Leaky ReLU 表现的很好；有些实验则证明并不是这样。

Parametric ReLU： 对于 Leaky ReLU 中的\alpha，通常都是通过先验知识人工赋值的。

然而可以观察到，损失函数对 \alpha 的导数我们是可以求得的，可不可以将它作为一个参数进行训练呢？

Kaiming He的论文《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》指出，不仅可以训练，而且效果更好。

公式非常简单，反向传播至未激活前的神经元的公式就不写了，很容易就能得到。对\alpha的导数如下：

\frac{\delta y_i}{\delta \alpha}=0, if y_{i}>0;else =y_{i}

原文说使用了Parametric ReLU后，最终效果比不用提高了1.03%.

Randomized ReLU：

Randomized Leaky ReLU 是 leaky ReLU 的random 版本（\alpha 是random的）.

它首次试在 kaggle 的NDSB 比赛中被提出的。

核心思想就是，在训练过程中，\alpha 是从一个高斯分布 U(l,u) 中随机出来的，然后再测试过程中进行修正（有点像dropout的用法）。

数学表示如下：

在测试阶段，把训练过程中所有的 \alpha_{ij} 取个平均值。NDSB 冠军的 \alpha 是从 U(3,8) 中随机出来的。那么，在测试阶段，激活函数就是就是：y_{ij} = \frac{x_{ij}}{\frac{l+u}{2}}

看看 cifar-100 中的实验结果：

Maxout

Maxout出现在ICML2013上，作者Goodfellow将maxout和dropout结合后，号称在MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN这4个数据上都取得了start-of-art的识别率。

Maxout 公式如下：

f_i(x)=max_{j\in [1,k]}z_{ij}

假设 w 是2维，那么有：

f(x)=max(w_1^Tx+b_1,w_2^Tx+b_2)

可以注意到，ReLU 和 Leaky ReLU 都是它的一个变形（比如，w_1, b_1 = 0 的时候，就是 ReLU）.

Maxout的拟合能力是非常强的，它可以拟合任意的的凸函数。作者从数学的角度上也证明了这个结论，即只需2个maxout节点就可以拟合任意的凸函数了（相减），前提是”隐隐含层”节点的个数可以任意多.

所以，Maxout 具有 ReLU 的优点（如：计算简单，不会 saturation），同时又没有 ReLU 的一些缺点（如：容易 go die）。不过呢，还是有一些缺点的嘛：就是把参数double了。

还有其他一些激活函数，请看下表：

How to choose a activation function?

怎么选择激活函数呢？

我觉得这种问题不可能有定论的吧，只能说是个人建议。

如果你使用 ReLU，那么一定要小心设置 learning rate，而且要注意不要让你的网络出现很多 "dead" 神经元，如果这个问题不好解决，那么可以试试 Leaky ReLU、PReLU 或者 Maxout.

友情提醒：最好不要用 sigmoid，你可以试试 tanh，不过可以预期它的效果会比不上 ReLU 和 Maxout.

还有，通常来说，很少会把各种激活函数串起来在一个网络中使用的。

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Please feel free to contract me if you have any questions.

编辑于 2016-07-12 15:43

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【神经网络】激活函数面面观

Why use activation functions?

Activation Functions.

How to choose a activation function?

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