最もシンプルな活性化関数を選ぶのは、状況によって異なってきますが、代表的な候補としては以下の3つが挙げられます。
1. ステップ関数
最も単純な活性化関数であり、入力値が閾値を超えると1を出力し、それ以外は0を出力します。
- 利点:
- 計算が非常に簡単
- バイナリ分類などの単純なタスクに適している
- 欠点:
- 非線形性が弱く、複雑な関係を表現できない
- 勾配消失問題が発生しやすい
2. シグモイド関数
入力値に対して0から1までの値を出力する関数です。生物の神経細胞の活性化を模倣した関数として知られています。
- 利点:
- 非線形性を導入できる
- 出力値が0から1までの範囲に制限される
- 欠点:
- 計算がステップ関数よりも複雑
- 勾配消失問題が発生しやすい
3. ReLU関数
入力値が0以下の場合は0、それ以外の場合はその値を出力する関数です。近年、シンプルかつ効果的な活性化関数として広く利用されています。
- 利点:
- 計算が速く、効率が良い
- 勾配消失問題が発生しにくい
- 欠点:
- 出力値が0以下になることがある
- 一部のニューロンが「死んでしまう」問題が発生することがある
上記以外にも、様々な活性化関数が提案されています。それぞれの関数には利点と欠点があり、最適な関数は問題やニューラルネットワークの構造によって異なります。