機器視覺模型中的激活函數(shù)選擇策略可以歸納為以下幾點：
1. 理解激活函數(shù)的作用：
激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡中的關鍵組件，它決定了神經(jīng)元在不同輸入下的輸出值，主要作用是將神經(jīng)元的輸入映射到輸出，使神經(jīng)網(wǎng)絡能夠?qū)W習復雜的模式。
2. 考慮非線性特性：
激活函數(shù)應引入非線性特性，因為線性激活函數(shù)無法提供額外的學習能力，網(wǎng)絡將等效于線性回歸模型。選擇非線性激活函數(shù)是必要的。
3. 根據(jù)具體任務選擇：
Sigmoid函數(shù)：適用于輸出限制在0到1之間的場景，如二元分類問題。它可以將任何實數(shù)映射到0到1之間，適合表示概率。但需注意，Sigmoid函數(shù)在輸入值非常大時，梯度可能會變得非常小，導致梯度消失問題。
Tanh函數(shù)：輸出值介于-1和1之間，輸出更多地以零為中心，這有助于加速收斂。但同樣存在梯度消失和計算量大的問題。
ReLU函數(shù)：是隱藏層的默認推薦激活函數(shù)，它不會對正值飽和，計算速度快，并且可以防止梯度消失問題。但ReLU有一個缺點，即對于任何負值輸出零，可能導致死亡ReLU問題。
4. 綜合評估優(yōu)缺點：
在選擇激活函數(shù)時，需要綜合評估其優(yōu)缺點，如Sigmoid和Tanh雖然能夠引入非線性，但都存在梯度消失和計算量大的問題；而ReLU雖然計算簡單且能有效防止梯度消失，但存在死亡ReLU問題。應根據(jù)具體應用場景和需求進行選擇。
5. 結(jié)合實踐經(jīng)驗：
在實踐中，ReLU及其變種（如Leaky ReLU）由于計算效率高且能有效防止梯度消失，通常在深度學習中被廣泛使用。對于某些特定任務，如需要輸出概率分布的場景，Sigmoid函數(shù)可能更合適。
機器視覺模型中的激活函數(shù)選擇策略應基于理解激活函數(shù)的作用、考慮非線性特性、根據(jù)具體任務選擇、綜合評估優(yōu)缺點以及結(jié)合實踐經(jīng)驗進行。
