tensorflow学习笔记（2）：**函数
官方解释：
http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/nn.html
tf.nn.relu(features, name=None)
ReLU由于非负区间的梯度为常数，因此不存在梯度消失问题(Vanishing Gradient Problem)，使得模型的收敛速度维持在一个稳定状态。
优点： 收敛速度会比 sigmoid/tanh 快。
缺点： 训练过程该函数不适应较大梯度输入，因为在参数更新以后，ReLU的神经元不会再有**的功能，导致梯度永远都是零。
tf.nn.relu6(features, name=None)
如果x<0,输出0，如果0<x<6,输出x，如果x>6,输出6
tf.nn.softplus(features, name=None)
softplus函数的数学表达式为，它们的函数表达式如下：
tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None)
以P的概率值抑制神经元，若抑制则神经元为0（发生概率P），
若不被抑制，则神经元输出值（发生概率1-P）
x：输入
keep_prob：保留比例。 取值 (0,1] 。每一个参数都将按这个比例随机变更
noise_shape：干扰形状。 此字段默认是None，表示第一个元素的操作都是独立，但是也不一定。比例：数据的形状是shape(x)=[k, l, m, n]，而noise_shape=[k, 1, 1, n]，则第1和4列是独立保留或删除，第2和3列是要么全部保留，要么全部删除。
seed：随机数种子，让结果可再现。
name:
tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层。
Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的**值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留下来（只是暂时不更新而已），因为下次样本输入时它可能又得工作了。示意图如下：
tf.nn.bias_add(value, bias, name=None)
tf.sigmoid(x, name=None)
sigmoid函数优缺点：
优点：
可以把输入映射到(0, 1)区间，可以用来表示概率(eg：logistic regression)
在物理意义上最为接近生物神经元
缺点：
梯度消失问题
首先明确一点：误差反向传播时，梯度包含了f′(zl)和上一层的误差项(又包含了f′(zl+1)：z 为权重加权和)两个乘法因子，反向传播推导
由于 sigmoid 的导数f′(zl)区间为(0, 0.25]，所以其极易落入饱和区，导致梯度非常小，权重接近不变，无法正常更新
误差不断向底层传递的过程中，f′(zl)会呈指数倍增加，而其值域为(0, 0.25]，所以梯度越往后传递值越小，最终导致权重无法正常更新
sigmoid的输出并不是均值为0的，所有输出数据的大于0，会增加梯度的不稳定性
当输出接近饱和或剧烈变化时，对输出范围的这种缩减往往会带来一些不利影响
tf.tanh(x, name=None)
- tanh函数的优缺点：
-
优点：
Tanh outputs are zero-centered，把输入映射到(-1, 1)区间 -
缺点：
虽然 tanh 的导数f′(zl)区间为(0, 1]，但仍然会导致梯度消失问题! -
在具体应用中，tanh函数相比于Sigmoid函数往往更具有优越性，这主要是因为Sigmoid函数在输入处于[0,1]之间时，函数值变化敏感
，一旦接近或者超出区间就失去敏感性，处于饱和状态，影响神经网络预测的精度值。而tanh的输出和输入能够保持非线性单调上升和下降关
系，符合BP网络的梯度求解，容错性好，有界，渐进于0、1，符合人脑神经饱和的规律，但比sigmoid函数延迟了饱和期。