干货 | 6 种激活函数核心知识点，请务必掌握！

我们知道，神经网络模型中，各隐藏层、包括输出层都需要激活函数（Activation Function）。我们比较熟悉的、常用的激活函数也有 ReLU、Sigmoid 等等。但是，对于各个激活函数的选取方法、区别特点还有几点需要特别注意的地方。今天我们就和大家一起来总结一下常用激活函数 Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout 的关键知识点。

为什么需要激活函数

神经网络单个神经元的基本结构由线性输出 Z 和非线性输出 A 两部分组成。如下图所示：

其中，f(x) 即为线性输出 Z，g(x) 即为非线性输出，g() 表示激活函数。通俗来说，激活函数一般是非线性函数，其作用是能够给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。

举个简单的例子，二分类问题，如果不使用激活函数，例如使