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优秀的激活函数：

非线性：激活函数非线性时，多层神经网络可逼近所有函数

可微性：梯度下降更新参数

单调性：当激活函数是单调的，能保证单层网络的损失函数是凸函数

近似恒等性：当参数初始化为随机小值时，神经网络更稳定

Sigmoid

特点：

（1）易造成梯度消失，0-0.25，连续相乘，参数无法继续更新

（2）输出非0均值，收敛慢

（3）幂运算复杂，训练时间长

Tanh

特点：

（1）输出是0均值

（2）易造成梯度消失

（3）幂运算复杂，训练时间长

Relu函数：

优点：

（1）解决梯度消失的问题

（2）只需判断输入是否大于0，计算速度快

（3）收敛速度远快于sigmoid和tanh

缺点：

（1）输出非0均值，收敛慢

（2）Dead Relu ：某些神经元可能永远不会被激活，导致相应的参数永远不能被更新

Leaky Relu函数

理论上，Leaky Relu有Relu的所有优点，外加不会有Dead Relu的问题，但是在实际操作当中，并没有完全证明Leaky Relu总好于Relu。