互联网/IT行业面试题更新 2026-08-05
为什么现在MLP的激活函数都用ReLU，而不用Sigmoid或Tanh？
快手人工智能互联网/IT技术原理方案权衡
考察说明
考察对激活函数特性、梯度消失和计算效率的深入理解
回答思路
- 说明Sigmoid/Tanh的饱和区导致梯度消失问题
- 指出ReLU的非饱和性和稀疏激活优势
- 讨论ReLU的死亡神经元问题及其变体
- 结合训练深度和速度说明ReLU的实际收益
本题附完整参考答案与评分标准
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