softsign与tanh的比较 📈📊
发布时间：2025-03-25 03:44:36来源：
在深度学习中，激活函数的选择对模型性能至关重要。今天，让我们来对比两个常见的激活函数——softsign 和 tanh。这两个函数都具有良好的饱和特性，但它们的表现各有千秋。
softsign 函数定义为 \( f(x) = \frac{x}{|x| + 1} \)，其输出范围为 (-1, 1)。相比于 tanh 函数，它没有明显的梯度消失问题，并且计算效率更高。这意味着在深层网络中，使用 softsign 可能会更稳定。此外，softsign 的导数相对平滑，有助于优化过程更加顺畅。✨
而 tanh 函数则定义为 \( f(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}} \)，同样输出范围为 (-1, 1)。tanh 的优点在于其输出值更接近于线性，这使得它在某些任务中表现优异。不过，当输入值过大时，tanh 容易出现梯度消失现象，影响训练效果。⚠️
综上所述，选择 softsign 还是 tanh，取决于具体应用场景和数据特点。两者都是优秀的激活函数，合理运用能让模型事半功倍！💪
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