Первым шагом является анализ типа задачи, которую нам нужно решить. Например, для задачи классификации, где нам нужно определить принадлежность к одному из нескольких классов, часто используют функцию активации softmax. Для задач регрессии, где требуется предсказать числовое значение, может быть предпочтительнее использовать линейную функцию активации.
Вторым фактором, который следует учитывать при выборе функции активации, является смысловая интерпретация значения выхода нейрона. Например, сигмоидальная функция активации применяется, когда вывод нейрона должен интерпретироваться как вероятность. Если же требуется бинарное решение (да/нет), то подойдет функция активации ReLU.
Третьим важным фактором является проблема затухания градиентов. Некоторые функции активации могут привести к затуханию градиентов во время обратного распространения ошибки, что затруднит обучение нейронной сети. Например, функция активации гиперболического тангенса может привести к затуханию градиентов при использовании глубоких нейронных сетей.
Таким образом, выбор функции активации нейронной сети зависит от типа задачи, интерпретации выхода нейрона и проблемы затухания градиентов. Оптимальный выбор функции активации поможет улучшить производительность и эффективность нейронной сети.