参考资料：
CS231n课程
神经元
下图是神经网络中的单个神经元。
它有输入、权值、线性函数，以及一个**函数 f。
神经元的输入通过线性函数得到一个值，再通过**函数产生输出。**函数可以理解为为神经网络引入了非线性。
Sigmoid
Sigmoid函数是较老的**函数，形如下图。
由于它在负值区的远处趋近于 0，在正值区的远处趋近于 1。所以它在这两个地方的本地梯度为0，根据链式法则，它往回传的梯度都为零，所以梯度流中断了，即梯度消失，这两个地方称作饱和区。由于梯度消失，所以它下游的神经元就得不到更新。
另外，Sigmoid函数不以零值为中心。其输出一直为正，对于上游神经元而言，输入一直为正，且本地梯度为正，所以其回传的梯度的符号与其上游梯度同号。对于 w 而言，其跟新方向只能在一三象限，如下图所示，对于第四象限的优化方向而言，效率较低。
最后，Sigmoid函数的计算设计exp，所以计算代价是比较大的。
tanh
tanh 解决了Sigmod 非零均值的问题，但其仍然存在饱和区，存在梯度消失。
ReLu
ReLu**函数是比较流行的**函数，其表达式为 f(x) = max(0, x)。如下图所示。
在上一篇对BP算法的讨论中，max门实现的是梯度路由的功能，当ReLu的输入大于 0 时，梯度可以正常往回传递，但其输入小于 0 时，梯度为零。
ReLu函数的特点：
1、对于正半轴而言，没有饱和区域，不会梯度消失，但负半轴仍存在
2、由于ReLu函数十分简单，其计算效率很高
3、收敛速度快
4、更符合生物原理
5、非零均值
6、负半轴梯度消失
Leaky ReLu 及 PReLu
ReLu 的衍生，不存在饱和区。
ELU
总结
在**函数中，还是 ReLu 的实用性最高。