Keras.backend.tensorflow_backend中常用的激活函数介绍

Keras是深度学习中常用的高级神经网络API，它可以运行在不同的后端，如TensorFlow、Theano和CNTK。在使用Keras时，常常需要选择合适的激活函数来引入非线性性质，增强网络的表达能力。在Keras.backend.tensorflow_backend模块中，有许多常用的激活函数可以使用。本文将介绍其中一些常见的激活函数，并提供使用例子。

1. Sigmoid函数

Sigmoid函数是一个S型曲线，将输入压缩到[0, 1]之间，常用于二分类问题中。其公式为：

sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))

使用例子：

from keras.layers import Activation
from keras import backend as K

x = K.placeholder(shape=(None,))
output = K.sigmoid(x)

activation = Activation(output)

2. ReLU（Rectified Linear Unit）函数

ReLU函数是一种简单的非线性函数，将负值变为零，保留正值。其公式为：

relu(x) = max(0, x)

使用例子：

from keras.layers import Activation
from keras import backend as K

x = K.placeholder(shape=(None,))
output = K.relu(x, alpha=0.0, max_value=None, threshold=0.0)

activation = Activation(output)

3. tanh函数

tanh函数是双曲正切函数，将输入压缩到[-1, 1]之间，常用于回归问题中。其公式为：

tanh(x) = (exp(x) - exp(-x)) / (exp(x) + exp(-x))

使用例子：

from keras.layers import Activation
from keras import backend as K

x = K.placeholder(shape=(None,))
output = K.tanh(x)

activation = Activation(output)

4. Softmax函数

Softmax函数将一组实数转化为概率分布。它常用于多分类问题，输出结果是一个概率向量，所有元素的和为1。其公式为：

softmax(x) = exp(x) / sum(exp(x))

使用例子：

from keras.layers import Activation
from keras import backend as K

x = K.placeholder(shape=(None,))
output = K.softmax(x)

activation = Activation(output)

5. Softplus函数

Softplus函数是ReLU函数的平滑版，其公式为：

softplus(x) = log(1+exp(x))

使用例子：

from keras.layers import Activation
from keras import backend as K

x = K.placeholder(shape=(None,))
output = K.softplus(x)

activation = Activation(output)

这些激活函数是Keras中常见的一些激活函数，每个激活函数都有其适用的场景和特点。选择适当的激活函数可以提高深度学习模型的性能，需要根据具体任务和数据集的情况来选择合适的激活函数。