TensorFlow中softsign函数的应用与实例解析

TensorFlow中的softsign函数是一种有效的激活函数，它可以用于深度神经网络中的多层感知器（MLP）模型。它的定义为：softsign(x)=x/(1+|x|)，其中x表示输入值。Softsign函数的主要特点是，它比sigmoid函数更平滑，并且可以有效地防止梯度消失。它还可以有效地抑制过拟合，使模型更加稳定。

使用方法

TensorFlow中使用softsign函数的方法很简单，只需要使用tf.nn.softsign函数即可，其参数为输入的张量。例如，我们要对一个张量x进行softsign激活，只需要使用以下代码即可：

y = tf.nn.softsign(x)

实例解析

下面我们来看一个具体的实例，使用TensorFlow和softsign函数构建一个MLP网络。我们需要导入TensorFlow，并创建一个计算图：

import tensorflow as tf

graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    # 在计算图中定义变量

我们定义输入和输出：

# 定义输入
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])

我们定义网络结构，这里使用两个隐藏层，每层有128个节点，并使用softsign激活函数：

# 定义网络结构
hidden1 = tf.layers.dense(x, 128, activation=tf.nn.softsign)
hidden2 = tf.layers.dense(hidden1, 128, activation=tf.nn.softsign)
logits = tf.layers.dense(hidden2, 10)

我们定义损失函数和优化器：

# 定义损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=y_, logits=logits))
# 定义优化器
train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(loss)

这样，我们就完成了使用TensorFlow和softsign函数构建MLP网络的实例解析。