• **本文作者： **Liam Huang
• 本文链接： https://liam.page/2018/04/17/zero-centered-active-function/
• **版权声明： **本博客所有文章除特别声明外，均采用 BY-NC-SA 许可协议。转载请注明出处！

今天在讨论神经网络中的激活函数时，陆同学提出 Sigmoid 函数的输出不是以零为中心的（non-zero-centered），这会导致神经网络收敛较慢。关于这一点，过去我只是将其记下，却并未理解背后的原因。此篇谈谈背后的原因。

神经元

---

神经元

Sigmoid 与 tanh

---

此篇集中讨论激活函数输出是否以零为中心的问题，因而不对激活函数做过多的介绍，而只讨论 Sigmoid 与 tanh 两个激活函数。

Sigmoid 函数

---

tanh 函数

---

一些性质

Sigmoid 和 tanh 两个函数非常相似，具有不少相同的性质。简单罗列如下

优点：平滑
优点：易于求导
缺点：幂运算相对耗时
缺点：导数值小于 1，反向传播易导致梯度消失（Gradient Vanishing）

对于 Sigmoid 函数来说，它的值域是 (0,1)，因此又有如下特点

优点：可以作为概率，辅助模型解释
缺点：输出值不以零为中心，可能导致模型收敛速度慢

此篇重点讲 Sigmoid 函数输出值不以零为中心的这一缺点。

收敛速度

这里首先需要给收敛速度做一个诠释。模型的最优解即是模型参数的最优解。通过逐轮迭代，模型参数会被更新到接近其最优解。这一过程中，迭代轮次多，则我们说模型收敛速度慢；反之，迭代轮次少，则我们说模型收敛速度快。

参数更新

以零为中心的影响

如图，模型参数走绿色箭头能够最快收敛，但由于输入值的符号总是为正，所以模型参数可能走类似红色折线的箭头。如此一来，使用 Sigmoid 函数作为激活函数的神经网络，收敛速度就会慢上不少了。