Wybór odpowiedniej funkcji aktywacji oraz odpowiedniego sposobu skalowania danych to kluczowe decyzje przy budowie modeli sieci neuronowych. Wybór ten powinien być dostosowany do specyfiki danych oraz struktury sieci. Oto kilka ogólnych wskazówek dotyczących tego, jak dobrać funkcję aktywacji w zależności od używanego scalera.
Min-Max Scaler (Standaryzacja w Zakresie [0,1])
Sigmoid: Ta funkcja aktywacji dobrze współpracuje z danymi znormalizowanymi w zakresie [0, 1], ponieważ sama ogranicza swoje wyjścia do tego samego przedziału. Jej zastosowanie zapewnia, że wartości wyjściowe sieci są również w przedziale [0, 1], co jest zgodne ze skalowaniem danych.
Swish: Jest to funkcja aktywacji nieliniowa, która może dobrze działać z danymi standaryzowanymi, ponieważ, w przeciwieństwie do sigmoid, nie ogranicza wartości w tym zakresie. Jej elastyczność sprawia, że może być używana w różnych kontekstach.
StandardScaler (Dane Znormalizowane do Rozkładu Normalnego)
ReLU/Leaky ReLU: Te funkcje aktywacji są często stosowane przy danych standaryzowanych do rozkładu normalnego, ponieważ nie ograniczają wartości do określonego przedziału. ReLU, który ustawia wartości ujemne na zero, dobrze radzi sobie z dodatnimi wartościami, natomiast Leaky ReLU, który pozwala na niewielkie wartości ujemne, jest bardziej odporny na problem zanikania gradientu.
Tanh: Jest to funkcja aktywacji, która działa dobrze przy danych o rozkładzie normalnym, ponieważ efektywnie radzi sobie z wartościami zarówno dodatnimi, jak i ujemnymi. Ogranicza wartości wyjściowe do przedziału [-1, 1], co jest zgodne z danymi o rozkładzie normalnym.
RobustScaler (Skalowanie Odporne na Outliery)
ReLU: Ta funkcja aktywacji może dobrze współpracować z danymi poddanymi robust scaler, ponieważ ignoruje wartości ujemne, co może ograniczyć wpływ outlierów na model.
Leaky ReLU: Jest dobrym wyborem, gdy chcesz, aby wartości ujemne również miały pewien wpływ na wynik modelu. Dzięki temu model może lepiej radzić sobie z outlierami, które mogą mieć wpływ na dane.
Bez Skalowania
ReLU/Leaky ReLU: Najlepiej działają, gdy dane są w surowym formacie, ale należy zachować ostrożność, aby wartości nie były zbyt duże lub małe, co może prowadzić do problemów z eksplodującymi lub zanikającymi gradientami.
Sigmoid/Tanh: Należy unikać używania tych funkcji aktywacji, gdy dane nie są znormalizowane, ponieważ mogą prowadzić do problemów z gradientami. Ich efektywność spada w przypadku nieprzeskalowanych danych, co może prowadzić do wolniejszego uczenia się modelu.
Podsumowanie
Dobór funkcji aktywacji w zależności od używanego scalera i charakterystyki danych jest kluczowy dla efektywności modelu. W praktyce warto przetestować różne kombinacje scalera i funkcji aktywacji, aby znaleźć optymalne ustawienia dla danego problemu (klasyfikacja czy regresja) oraz struktury sieci neuronowej. Każda funkcja aktywacji ma swoje zalety i ograniczenia, które mogą wpływać na końcowy wynik modelu.