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Tanh优点：
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1、在分类任务中，双曲正切函数（Tanh）逐渐取代 Sigmoid 函数作为标准的激活函数，其具有很多神经网络所钟爱的特征。它是完全可微分的，反对称，对称中心在原点。
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2、输出是S型曲线，具备打破网络层与网络层之间的线性关系，可以把网络层输出非线形地映射到 (−1,1) 区间里。负输入将被强映射为负，而零输入被映射为接近零；tanh 的输出间隔为1且值域是以0为中心的[-1,1]（可以解决Sigmoid激活函数输出不以0为中心的问题。）
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3、在一般的二元分类问题中，tanh 函数用于隐藏层，而 sigmoid 函数用于输出层，但这并不是固定的，需要根据特定问题进行调整。
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Tanh不足：
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1、当输入较大或较小时，输出几乎是平滑的并且梯度较小，这不利于权重更新。
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2、Tanh函数也需要进行指数运算，所以其也会存在计算复杂度高且计算量大的问题。
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3、当神经网络的层数增多的时候，由于在进行反向传播的时候，链式求导，多项相乘，函数进入饱和区（导数接近于零的地方）就会逐层传递，这种现象被称为梯度消失。
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版权声明：本文为CSDN博主「小wu学cv」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
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原文链接：https://blog.csdn.net/caip12999203000/article/details/127067360
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import torch
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import torch.nn as nn
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# Tanh函数
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print('*' * 25 + "Tanh函数" + "*" * 25)
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m = nn.Tanh()
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input = torch.randn(2)
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print("原：", input)
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print("结果：", m(input))
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print('*' * 50) |