【摘要】深度学习之损失函数与激活函数的选择在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。其中使用的损

深度学习之损失函数与激活函数的选择

在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。其中使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？以下是本文的内容。

MSE损失+Sigmoid激活函数的问题

先来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题。回顾下Sigmoid激活函数的表达式为：

函数图像如下：

从图上可以看出，对于Sigmoid，当z的取值越来越大后，函数曲线变得越来越平缓，意味着此时的导数σ′(z)也越来越小。同样的，当z的取值越来越小时，也有这个问题。仅仅在z取值为0附近时，导数σ′(z)的取值较大。在均方差+Sigmoid的反向传播算法中，每一层向前递推都要乘以σ′(z),得到梯度变化值。Sigmoid的这个曲线意味着在大多数时候，我们的梯度变化值很小，导致我们的W,b更新到极值的速度较慢，也就是我们的算法收敛速度较慢。那么有什么什么办法可以改进呢？

交叉熵损失+Sigmoid改进收敛速度

Sigmoid的函数特性导致反向传播算法收敛速度慢的问题，那么如何改进呢？换掉Sigmoid？这当然是一种选择。另一种常见的选择是用交叉熵损失函数来代替均方差损失函数。每个样本的交叉熵损失函数的形式：

其中，?为向量内积。这个形式其实很熟悉，在逻辑回归原理小结中其实我们就用到了类似的形式，只是当时我们是用最大似然估计推导出来的，而这个损失函数的学名叫交叉熵。

使用了交叉熵损失函数，就能解决Sigmoid函数导数变化大多数时候反向传播算法慢的问题吗？我们来看看当使用交叉熵时，我们输出层δL的梯度情况。

对比一下均方差损失函数时在δL梯度

使用交叉熵，得到的的δl梯度表达式没有了σ′(z)，梯度为预测值和真实值的差距，这样求得的Wl,bl的梯度也不包含σ′(z)，因此避免了反向传播收敛速度慢的问题。通常情况下，如果我们使用了sigmoid激活函数，交叉熵损失函数肯定比均方差损失函数好用。

对数似然损失+softmax进行分类输出

在前面我们都假设输出是连续可导的值，但是如果是分类问题，那么输出是一个个的类别，那我们怎么用DNN来解决这个问题呢？

DNN分类模型要求是输出层神经元输出的值在0到1之间，同时所有输出值之和为1。很明显，现有的普通DNN是无法满足这个要求的。但是我们只需要对现有的全连接DNN稍作改良，即可用于解决分类问题。在现有的DNN模型中，我们可以将输出层第i个神经元的激活函数定义为如下形式：

这个方法很简洁漂亮，仅仅只需要将输出层的激活函数从Sigmoid之类的函数转变为上式的激活函数即可。上式这个激活函数就是我们的softmax激活函数。它在分类问题中有广泛的应用。将DNN用于分类问题，在输出层用softmax激活函数也是最常见的了。

对于用于分类的softmax激活函数，对应的损失函数一般都是用对数似然函数，即：

其中yk的取值为0或者1，如果某一训练样本的输出为第i类。则yi=1,其余的j≠i都有yj=0。由于每个样本只属于一个类别，所以这个对数似然函数可以简化为：

可见损失函数只和真实类别对应的输出有关，这样假设真实类别是第i类，则其他不属于第i类序号对应的神经元的梯度导数直接为0。对于真实类别第i类，它的WiL对应的梯度计算为：

可见，梯度计算也很简洁，也没有第一节说的训练速度慢的问题。当softmax输出层的反向传播计算完以后，后面的普通DNN层的反向传播计算和之前讲的普通DNN没有区别。

梯度爆炸or消失与ReLU

学习DNN，大家一定听说过梯度爆炸和梯度消失两个词。尤其是梯度消失，是限制DNN与深度学习的一个关键障碍，目前也没有完全攻克。

什么是梯度爆炸和梯度消失呢？简单理解，就是在反向传播的算法过程中，由于我们使用了是矩阵求导的链式法则，有一大串连乘，如果连乘的数字在每层都是小于1的，则梯度越往前乘越小，导致梯度消失，而如果连乘的数字在每层都是大于1的，则梯度越往前乘越大，导致梯度爆炸。

比如如下的梯度计算：

如果不巧我们的样本导致每一层的梯度都小于1，则随着反向传播算法的进行，我们的δl会随着层数越来越小，甚至接近越0，导致梯度几乎消失，进而导致前面的隐藏层的W,b参数随着迭代的进行，几乎没有大的改变，更谈不上收敛了。这个问题目前没有完美的解决办法。

而对于梯度爆炸，则一般可以通过调整我们DNN模型中的初始化参数得以解决。

对于无法完美解决的梯度消失问题，一个可能部分解决梯度消失问题的办法是使用ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数，ReLU在卷积神经网络CNN中得到了广泛的应用，在CNN中梯度消失似乎不再是问题。那么它是什么样子呢？其实很简单，比我们前面提到的所有激活函数都简单，表达式为：

也就是说大于等于0则不变，小于0则激活后为0。

其他激活函数

DNN常用的激活函数还有：

tanh

这个是sigmoid的变种，表达式为：

tanh激活函数和sigmoid激活函数的关系为：

tanh和sigmoid对比主要的特点是它的输出落在了[-1,1],这样输出可以进行标准化。同时tanh的曲线在较大时变得平坦的幅度没有sigmoid那么大，这样求梯度变化值有一些优势。当然，要说tanh一定比sigmoid好倒不一定，还是要具体问题具体分析。

softplus

这个其实就是sigmoid函数的原函数，表达式为：

它的导数就是sigmoid函数。softplus的函数图像和ReLU有些类似。它出现的比ReLU早，可以视为ReLU的鼻祖。

PReLU

从名字就可以看出它是ReLU的变种，特点是如果未激活值小于0，不是简单粗暴的直接变为0，而是进行一定幅度的缩小。如下图。

小结

上面我们对DNN损失函数和激活函数做了详细的讨论，重要的点有：

1）如果使用sigmoid激活函数，则交叉熵损失函数一般肯定比均方差损失函数好；

2）如果是DNN用于分类，则一般在输出层使用softmax激活函数和对数似然损失函数；

3）ReLU激活函数对梯度消失问题有一定程度的解决，尤其是在CNN模型中。