aktiivointifunktiota

Aktiivointifunktio on neuroverkkojen keskeinen komponentti. Se määrittää, aktivoidaanko neuroni syötteiden perusteella ja kuinka voimakkaasti se aktivoituu. Ilman aktiivointifunktiota neuroverkot eivät pystyisi oppimaan monimutkaisia malleja, koska ne toimisivat lineaarisina regressiomalleina. Aktiivointifunktio lisää epälineaarisuutta malliin, mikä mahdollistaa sen, että neuroverkko voi oppia ja edustaa monimutkaisia, epälineaarisia suhteita datassa.

On olemassa useita erilaisia aktiivointifunktioita, joista jokaisella on omat ominaisuutensa ja käyttötarkoituksensa. Yksi yleisimmistä on ReLU (Rectified Linear Unit), joka on yksinkertainen ja laskennallisesti tehokas. Se palauttaa syötteen, jos se on positiivinen, ja nollan, jos se on negatiivinen. Toinen tunnettu funktio on Sigmoid, joka puristaa minkä tahansa syötteen arvon välille 0 ja 1, tehden siitä hyödyllisen binäärisessä luokittelussa. Tanh (hyperbolinen tangentti) on samankaltainen kuin Sigmoid, mutta sen arvoalue on välillä -1 ja 1. Softmax-funktiota käytetään tyypillisesti neuroverkon ulostulokerroksessa moniluokkaisessa luokittelussa, muuttaen raakaluokittelupisteet todennäköisyyksiksi.

Valinta oikeasta aktiivointifunktiosta riippuu tehtävästä ja neuroverkon arkkitehtuurista. ReLU on yleinen valinta piilokerroksissa sen tehokkuuden ja kyvyn lievittää "vanishing gradient" -ongelmaa vuoksi. Sigmoid ja Softmax ovat usein suositeltavia ulostulokerroksissa riippuen siitä, onko kyseessä binäärinen vai moniluokkainen luokittelutehtävä.