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在机器学习和深度学习中，激活函数扮演了一个非常重要的角色。目前应用广泛的是ReLU及其变体，如Leaky ReLU、ELU等，尽管sigmoid函数从前也统治了这类领域。激活函数的优劣势取决于具体问题的需求。例如，sigmoid和tanh虽然在训练过程中具有计算简单的优势，却在面对梯度消失的问题时显得无力。顺便一提，对于处理稀疏特征的问题，线性整流单元（ReLU）、最大输出单元（Maxout）等非饱和函数往往更加适合。
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在机器学习和深度学习领域，激活函数是一个至关重要的组成部分。当前，ReLU及其变体（如Leaky ReLU、ELU等）被广泛应用，尽管sigmoid函数在过去也曾占据主导地位。激活函数的选择应基于具体问题的需求，因为其性能优势和劣势各有不同。例如，sigmoid和tanh虽然在训练过程中具有计算效率的优势，但在应对梯度消失问题时效果不佳。此外，在处理稀疏特征的情况下，非饱和函数如ReLU和Maxout通常更为适用。
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