激活函数的优缺点
正则化的缺点
    激活函数是神经网络中至关重要的一部分，它通过对输入数据进行非线性变换，使神经网络能够更好地适应复杂的模式。不同的激活函数具有不同的特点，下面我们来讨论它们的优缺点。
    1. Sigmoid函数
    Sigmoid函数是最早被使用的激活函数之一，它的输出在0到1之间，并且具有平滑的曲线。Sigmoid函数的优点在于它具有数学上的可导性，这使得它在反向传播算法中非常适用。但是，Sigmoid函数在输入值较大或较小的情况下，梯度会变得非常小，这就导致了梯度消失的问题，这会使得神经网络的训练变得非常困难。
    2. Tanh函数
    Tanh函数是一种类似于Sigmoid函数的激活函数，但是它的输出在-1到1之间。Tanh函数相对于Sigmoid函数的优点在于它具有更强的非线性性，同时它也有数学上的可导性。但是，Tanh函数仍然存在梯度消失的问题。
    3. ReLU函数
    ReLU函数是一种非常简单的激活函数，它的形式为f(x)=max(0,x)。ReLU函数的优点在于它使得神经网络在前向传播时变得非常快，同时也避免了梯度消失的问题。但是，ReLU函数的缺点在于它在输入值为负数时，梯度为0，这就导致了ReLU函数在训练过程中可能会“死亡”，即某些神经元会永远不再激活。
    4. LeakyReLU函数
    LeakyReLU函数是对ReLU函数的一种改进，它在输入值为负数时输出一个很小的值，而不是0。这样可以避免ReLU函数“死亡”的问题，同时也能够保留ReLU函数的优点。
    5. Softmax函数
    Softmax函数是一种用于多分类问题的激活函数，它将多个输出转换为概率分布。Softmax函数的优点在于它能够很好地处理多分类问题，同时也有数学上的可导性。但是，Softmax函数在输入值较大或较小时，指数函数的计算可能会导致数值溢出的问题。
    总体来说，每种激活函数都有自己的优缺点，选择合适的激活函数需要根据具体的问题来进行。同时，我们也可以通过使用一些改进的激活函数，如LeakyReLU函数，来克服一些常用激活函数的缺点。

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