实际应用场景下Tanh和Sigmoid哪个更常用
在实际应用中，Tanh和Sigmoid函数的选择受多种因素影响。Sigmoid函数常用于二分类问题的输出层，因其输出范围在(0, 1)内，适合表示概率；但在隐藏层中较少使用，因为它会导致梯度消失和非零中心化问题。Tanh函数输出范围在(-1, 1)，以0为中心，适用于隐藏层，有助于加快收敛速度，但也存在梯度消失问题。随着深度学习技术的发展，ReLU及其变体因计算效率高和梯度消失问题较轻而逐渐成为主流选择。因此，选择激活函数需综合考虑任务需求和网络结构特点。
