TensorFlow.contrib.layers中的激活函数选择指南

TensorFlow.contrib.layers模块为我们提供了一系列常用的激活函数，这些函数可以方便地用于构建神经网络。在选择激活函数时，我们需要考虑到不同的激活函数对于不同的问题和数据集可能有不同的表现。本文将根据常见的需求和使用场景，给出一些激活函数的选择指南，并提供相应的使用例子。

1. Linear（线性）激活函数：

线性函数f(x) = x的主要作用是保持线性关系，不引入非线性变换。在某些回归问题中，线性激活函数可以表现出较好的性能。例如，对于输入x预测连续目标y的线性回归问题，可以使用线性激活函数。

   import tensorflow as tf
   
   output = tf.layers.dense(inputs, units=1, activation=tf.contrib.layers.linear)
   

2. Sigmoid（S型）激活函数：

Sigmoid函数f(x) = 1 / (1 + exp(-x))将输入的连续实数映射到[0,1]的范围内，常用于二分类问题的输出层。由于Sigmoid函数的输出具有概率解释，因此可以用于估计样本属于正类的概率。

   import tensorflow as tf
   
   output = tf.layers.dense(inputs, units=1, activation=tf.nn.sigmoid)
   

3. Tanh（双曲正切）激活函数：

Tanh函数f(x) = (exp(x) - exp(-x)) / (exp(x) + exp(-x))将输入的连续实数映射到[-1,1]的范围内。Tanh函数在某些情况下比Sigmoid函数表现得更好，因为它的输出范围更广，它可以处理更大的数据动态范围。

   import tensorflow as tf
   
   output = tf.layers.dense(inputs, units=1, activation=tf.nn.tanh)
   

4. ReLU（修正线性单元）激活函数：

ReLU函数f(x) = max(0, x)将输入的连续实数进行非线性变换。ReLU在许多深度学习模型中被广泛使用，因为它能够缓解梯度消失问题，同时具有较好的计算性能。

   import tensorflow as tf
   
   output = tf.layers.dense(inputs, units=1, activation=tf.nn.relu)
   

5. Leaky ReLU（泄露修正线性单元）激活函数：

Leaky ReLU函数定义为f(x) = max(0.01 * x, x)，在输入小于0时有一个小的斜率，可以缓解ReLU函数输出为0的问题。

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.contrib.layers import leaky_relu
   
   output = tf.layers.dense(inputs, units=1, activation=leaky_relu)
   

6. Softmax（softmax）激活函数：

Softmax函数将输入的实数向量转化为概率分布，常用于多分类问题的输出层。Softmax函数将每个元素映射为0到1之间的实数，并且归一化确保所有值加和等于1。

   import tensorflow as tf
   
   output = tf.layers.dense(inputs, units=num_classes, activation=tf.nn.softmax)
   

综上所述，选择适当的激活函数取决于具体的问题和数据集。如果不确定应该选哪个激活函数，可以通过实验验证哪个函数在给定的任务上表现 。