在深度学习和神经网络领域，传递函数扮演着至关重要的角色，它们帮助神经元之间进行信息传递与处理。对于BP（Back Propagation）网络而言，选择合适的传递函数能够显著提升模型性能。下面我们就来探讨几种常用的传递函数及其应用场景。
relu() 😊 ：ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数是目前最常用的非线性激活函数之一。它通过将所有负值映射为零，而保持正值不变，从而有效解决了梯度消失的问题。然而，当输入为负时，其导数为零，可能导致部分神经元“死亡”。
sigmoid() 🌟 ：Sigmoid函数是一种常见的S型曲线函数，输出值范围在(0,1)之间。它在早期的神经网络中非常流行，尤其是在二分类问题上。但由于sigmoid函数在极端值处梯度接近于零，容易导致梯度消失问题。
tanh() 📈 ：双曲正切函数（tanh）类似于sigmoid函数，但其输出范围在(-1,1)之间。这使得tanh函数具有更强的中心化特性，有助于加速梯度下降过程。不过，tanh同样面临梯度消失的风险。
在实际应用中，开发者需要根据具体任务需求和数据特点，灵活选择适合的传递函数。希望这些信息对你有所帮助！🚀