不同激活函数在自然语言处理任务中的表现对比研究：以情感分类为例
最近在做情感分类的任务，尝试了不同的激活函数，发现效果差异还挺大的。这篇文章就来聊聊我在这个过程中的一些发现和思考，希望能给同样在自然语言处理领域摸爬滚打的你一些参考。
我主要对比了ReLU, Sigmoid, Tanh和Swish这几种常用的激活函数。实验数据基于一个公开的情感分类数据集，模型用的是简单的LSTM网络，方便对比激活函数本身的效果。
首先，我们得明白，激活函数的作用是引入非线性，让神经网络能够拟合更复杂的函数。不同的激活函数有不同的特性，这些特性直接影响模型的性能和训练过程。
ReLU (Rectified Linear Unit): 这个函数简单粗暴，x>0时输出x，否则输出0。优点是计算速度快，不容易出现梯度消失问题。但在我的实验中，发现ReLU在处理某些比较复杂的情感表达时，容易出现‘神经元死亡’的情况，导致模型的学习能力下降。
Sigmoid: 输出值在0到1之间，常用于二元分类。它有一个比较明显的缺点，就是容易出现梯度消失问题，尤其是在深层网络中。这会导致模型难以收敛，训练速度很慢。在我这个实验里，Sigmoid的表现确实比较差，准确率比ReLU还低。
Tanh (Hyperbolic Tangent): 输出值在-1到1之间，相较于Sigmoid，它在0附近更加线性，因此可以一定程度上缓解梯度消失的问题。但它仍然存在梯度消失的问题，并且计算量比ReLU更大。实验结果显示，Tanh的表现略优于Sigmoid，但仍然不如ReLU。
Swish: 这是一个比较新的激活函数，它的表达式为x * sigmoid(x)。它结合了Sigmoid的平滑性和ReLU的非线性，理论上可以解决梯度消失问题，并且能够提升模型的学习能力。在我的实验中，Swish的表现确实最好，准确率比其他三种激活函数都要高。
当然，这只是一个简单的实验，结论可能不能完全推广到其他任务和模型中。但它至少说明了不同激活函数在实际应用中的差异。
总结一下：
- ReLU计算速度快，但容易出现‘神经元死亡’。
- Sigmoid和Tanh容易出现梯度消失问题。
- Swish性能更好，但计算量也更大。
选择哪个激活函数，需要根据具体任务和模型进行权衡。有时候，即使是同样的数据集和模型，不同的超参数设置也会导致不同的结果。所以，实验和调参至关重要！
最后，我想说的是，深度学习是一个不断探索和学习的过程，希望这篇小小的分享能给你带来一些启发。如果有不同的观点或经验，欢迎在评论区留言讨论！
