PyTorch教程（八）：常见激活函数与Loss的梯度

不念不忘少年蓝@ 2022-10-31 10:51 214阅读 0赞

如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始的感知机。

如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZpbmNlbnRfZHVhbg_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
上图就是一个最简单的激活函数，当 ∑ i = 0 N > 0 \\sum\_\{i=0\}^N>0 ∑i=0N>0时节点才会激活。  
但是这个激活函数有一个问题是不可导，在 ∑ i = 0 N = 0 \\sum\_\{i=0\}^N=0 ∑i=0N=0处是处于不连续的情况下，因此不可以求导，因此这个函数无法直接使用梯度下降的方式来优化，当时使用了启发式搜索的方式来求解单层感知机最优解的情况。

为了解决单层激活函数阶梯不可导的情况，科学家提出了sigmoid函数(Logistic函数)：  
 f ( x ) = σ ( x ) = 1 1 + e − x f(x) =\\sigma(x)= \\frac\{1\}\{1+e^\{-x\}\} f(x)=σ(x)=1\+e−x1  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZpbmNlbnRfZHVhbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
当 x → ∞ x \\to \\infty x→∞时， f ( x ) → 1 f(x) \\to 1 f(x)→1，当 x → − ∞ x \\to -\\infty x→−∞时， f ( x ) → 0 f(x) \\to 0 f(x)→0。而且可以看出倒数是连续可导的。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZpbmNlbnRfZHVhbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
实际上sigmoid激活函数使用的非常多，最主要的是因为它连续光滑，而且值压缩在(0,1)的范围内，我们很多时候都需要(0,1)这样一个范围，比如概率和RGB。

但是sigmoid存在一个致命的权限，当 f ( x ) → ∞ f(x) \\to \\infty f(x)→∞和 f ( x ) → − ∞ f(x) \\to -\\infty f(x)→−∞时，导数都为0，因此当值处在这部分区间时，参数 θ ′ = θ − ∇ = θ − 0 = θ \\theta'=\\theta-\\nabla=\\theta-0=\\theta θ′=θ−∇=θ−0=θ长时间得不到更新，出现梯度离线现象。

# sigmoid在PyTorch实现 #

import torch
    
    z = torch.linspace(-100,100,10)
    # tensor([-100.0000, -77.7778, -55.5556, -33.3333, -11.1111, 11.1111,
    # 33.3333, 55.5556, 77.7778, 100.0000])
    
    torch.sigmoid(z)
    # tensor([0.0000e+00, 1.6655e-34, 7.4564e-25, 3.3382e-15, 1.4945e-05, 9.9999e-01,
    # 1.0000e+00, 1.0000e+00, 1.0000e+00, 1.0000e+00])

或者使用`from torch.nn import functional as F`的方式：

from torch.nn import functional as F
    
    F.sigmoid(z)
    # tensor([0.0000e+00, 1.6655e-34, 7.4564e-25, 3.3382e-15, 1.4945e-05, 9.9999e-01,
    # 1.0000e+00, 1.0000e+00, 1.0000e+00, 1.0000e+00])

可以看出当 z = − 100 z=-100 z=−100的时候，sigmoid的值已经是非常小的了，接近于0了；当 z = 100 z=100 z=100的时候，sigmoid的值也接近于0了

# Tanh激活函数 #

Tanh激活函数在RNN中用的比较多。  
 f ( x ) = t a n h ( x ) = e x − e − x ( e x + e − x ) = 2 s i g m o i d ( 2 x ) − 1 f(x) = tanh(x)=\\frac\{e^x-e^\{-x\}\}\{(e^x+e^\{-x\})\}=2sigmoid(2x)-1 f(x)=tanh(x)=(ex\+e−x)ex−e−x=2sigmoid(2x)−1  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZpbmNlbnRfZHVhbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
所以Tanh的取值范围是(-1,1)。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZpbmNlbnRfZHVhbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

z = torch.linspace(-1,1,10)
    torch.tanh(z)
    #tensor([-0.7616, -0.6514, -0.5047, -0.3215, -0.1107, 0.1107, 0.3215, 0.5047,
    # 0.6514, 0.7616])

# Rectified Linear Unit (ReLU)激活函数 #

非常简单，但是可以说是现在深度学习的奠基石的激活函数。现在深度学习使用最多的激活函数就是ReLU激活函数。

f ( x ) = \{ 0 for x<0 x , x ≥ 0 f(x)=\\begin\{cases\} 0 & \\text \{for x<0\} \\\\ x, & \\text\{x\}\\geq 0 \\end\{cases\} f(x)=\{ 0x,for x<0x≥0  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZpbmNlbnRfZHVhbg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
ReLU函数的导数：  
 f ′ ( x ) = \{ 0 for x<0 1 , x ≥ 0 f'(x)=\\begin\{cases\} 0 & \\text \{for x<0\} \\\\ 1, & \\text\{x\}\\geq 0 \\end\{cases\} f′(x)=\{ 01,for x<0x≥0  
因为当 x ≥ 0 x\\ge0 x≥0时，梯度是1，因此在向后传播时，梯度计算起来非常方便，不会放大也不会缩小，不会出现梯度离散和梯度爆炸的情况。

z = torch.linspace(-1,1,10)
    torch.relu(z)
    # tensor([ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 11.1111, 33.3333,
    # 55.5556, 77.7778, 100.0000])
    F.relu(z)
    # tensor([0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.1111, 0.3333, 0.5556, 0.7778,
    # 1.0000])

一般在做research的时候，通常都是用ReLU激活函数。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ZpbmNlbnRfZHVhbg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221024/6058094f65dc48b094c216e97ccc2662.png
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