如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。
正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。最早的想法是sigmoid函数或者tanh函数，输出有界，很容易充当下一层输入（以及一些人的生物解释balabala）。激活函数的作用是为了增加神经网络模型的非线性。否则你想想，没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后，无非还是个矩阵相乘罢了。所以你没有非线性结构的话，根本就算不上什么神经网络。
为什么引入Relu呢？
第一，采用sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。
第二，对于深层网络，sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信息丢失，从而无法完成深层网络的训练。
第三，Relu会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生（以及一些人的生物解释balabala）。
当然现在也有一些对relu的改进，比如prelu，random relu等，在不同的数据集上会有一些训练速度上或者准确率上的改进，具体的大家可以找相关的paper看。
多加一句，现在主流的做法，会多做一步batch normalization，尽可能保证每一层网络的输入具有相同的分布[1]。而最新的paper[2]，他们在加入bypass connection之后，发现改变batch normalization的位置会有更好的效果。大家有兴趣可以看下。
深度学习的基本原理是基于人工神经网络，信号从一个神经元进入，经过非线性的activation function，传入到下一层神经元；再经过该层神经元的activate，继续往下传递，如此循环往复，直到输出层。正是由于这些非线性函数的反复叠加，才使得神经网络有足够的capacity来抓取复杂的pattern，在各个领域取得state-of-the-art的结果。显而易见，activation function在深度学习中举足轻重，也是很活跃的研究领域之一。目前来讲，选择怎样的activation function不在于它能否模拟真正的神经元，而在于能否便于优化整个深度神经网络。下面我们简单聊一下各类函数的特点以及为什么现在优先推荐ReLU函数。
Sigmoid函数
Sigmoid函数是深度学习领域开始时使用频率最高的activation function。它是便于求导的平滑函数，其导数为，这是优点。然而，Sigmoid有三大缺点：
容易出现gradient vanishing
函数输出并不是zero-centered
幂运算相对来讲比较耗时
Gradient Vanishing
优化神经网络的方法是Back Propagation，即导数的后向传递：先计算输出层对应的loss，然后将loss以导数的形式不断向上一层网络传递，修正相应的参数，达到降低loss的目的。 Sigmoid函数在深度网络中常常会导致导数逐渐变为0，使得参数无法被更新，神经网络无法被优化。原因在于两点：(1) 在上图中容易看出，当中较大或较小时，导数接近0，而后向传递的数学依据是微积分求导的链式法则，当前层的导数需要之前各层导数的乘积，几个小数的相乘，结果会很接近0 (2) Sigmoid导数的最大值是0.25，这意味着导数在每一层至少会被压缩为原来的1/4，通过两层后被变为1/16，…，通过10层后为1/1048576。请注意这里是“至少”，导数达到最大值这种情况还是很少见的。
输出不是zero-centered
Sigmoid函数的输出值恒大于0，这会导致模型训练的收敛速度变慢。举例来讲，对，如果所有均为正数或负数，那么其对的导数总是正数或负数，这会导致如下图红色箭头所示的阶梯式更新，这显然并非一个好的优化路径。深度学习往往需要大量时间来处理大量数据，模型的收敛速度是尤为重要的。所以，总体上来讲，训练深度学习网络尽量使用zero-centered数据 (可以经过数据预处理实现) 和zero-centered输出。
幂运算相对耗时
相对于前两项，这其实并不是一个大问题，我们目前是具备相应计算能力的，但面对深度学习中庞大的计算量，最好是能省则省 :-)。之后我们会看到，在ReLU函数中，需要做的仅仅是一个thresholding，相对于幂运算来讲会快很多。
tanh函数
tanh读作Hyperbolic Tangent，如上图所示，它解决了zero-centered的输出问题，然而，gradient vanishing的问题和幂运算的问题仍然存在。
ReLU函数
ReLU函数其实就是一个取最大值函数，注意这并不是全区间可导的，但是我们可以取sub-gradient，如上图所示。ReLU虽然简单，但却是近几年的重要成果，有以下几大优点：
解决了gradient vanishing问题 (在正区间)
计算速度非常快，只需要判断输入是否大于0
收敛速度远快于sigmoid和tanh
ReLU也有几个需要特别注意的问题：
ReLU的输出不是zero-centered
Dead ReLU Problem，指的是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。有两个主要原因可能导致这种情况产生: (1) 非常不幸的参数初始化，这种情况比较少见 (2) learning rate太高导致在训练过程中参数更新太大，不幸使网络进入这种状态。解决方法是可以采用Xavier初始化方法，以及避免将learning rate设置太大或使用adagrad等自动调节learning rate的算法。
尽管存在这两个问题，ReLU目前仍是最常用的activation function，在搭建人工神经网络的时候推荐优先尝试！
Leaky ReLU函数
人们为了解决Dead ReLU Problem，提出了将ReLU的前半段设为而非0。另外一种直观的想法是基于参数的方法，即Parametric ReLU:，其中可由back propagation学出来。理论上来讲，Leaky ReLU有ReLU的所有优点，外加不会有Dead ReLU问题，但是在实际操作当中，并没有完全证明Leaky ReLU总是好于ReLU。
ELU (Exponential Linear Units) 函数
ELU也是为解决ReLU存在的问题而提出，显然，ELU有ReLU的基本所有优点，以及：
不会有Deal ReLU问题
输出的均值接近0，zero-centered
它的一个小问题在于计算量稍大。类似于Leaky ReLU，理论上虽然好于ReLU，但在实际使用中目前并没有好的证据ELU总是优于ReLU。
小结
建议使用ReLU函数，但是要注意初始化和learning rate的设置；可以尝试使用Leaky ReLU或ELU函数；不建议使用tanh，尤其是sigmoid函数。
原文链接：https://m.sohu.com/a/209844518_609569/?pvid=000115_3w_a