🤔 Какие практические соображения важны при выборе функции активации

Память, вычислительная эффективность, числовая устойчивость и простота реализации — всё это важные факторы.

Например, ReLU и её варианты являются простыми покомпонентными операциями, которые хорошо оптимизированы на современном оборудовании (GPU и TPU).

Функции типа сигмоида или tanh могут быть более затратными по вычислениям и подвержены переполнению или исчезающе малым значениям в условиях экстремальных входов.

Когда производительность критична, многие исследователи по умолчанию выбирают ReLU — она обеспечивает хороший баланс между точностью, вычислительной эффективностью и стабильностью.

Дополнительные соображения включают в себя:
➡️ требуемый диапазон входов и выходов для последующих слоёв;
➡️ вероятность возникновения исчезающих или взрывающихся градиентов;
➡️ регуляризирующий эффект некоторых функций активации (например, SELU способствует самонормализации при определённых условиях).

Библиотека собеса по Data Science