“激活函數”能分成兩類——“飽和激活函數”和“非飽和激活函數”。
sigmoid和tanh是“飽和激活函數”，而ReLU及其變體則是“非飽和激活函數”。使用“非飽和激活函數”的優勢在於兩點：
1.首先，“非飽和激活函數”能解決所謂的“梯度消失”問題。
2.其次，它能加快收斂速度。
Sigmoid函數需要一個實值輸入壓縮至[0,1]的範圍
σ(x) = 1 / (1 + exp(−x))
tanh函數需要講一個實值輸入壓縮至 [-1, 1]的範圍
tanh(x) = 2σ(2x) − 1
ReLU
ReLU函數代表的的是“修正線性單元”，它是帶有卷積圖像的輸入x的最大函數(x,o)。ReLU函數將矩陣x內所有負值都設爲零，其餘的值不變。ReLU函數的計算是在卷積之後進行的，因此它與tanh函數和sigmoid函數一樣，同屬於“非線性激活函數”。這一內容是由Geoff Hinton首次提出的。
ELUs
ELUs是“指數線性單元”，它試圖將激活函數的平均值接近零，從而加快學習的速度。同時，它還能通過正值的標識來避免梯度消失的問題。根據一些研究，ELUs分類精確度是高於ReLUs的。下面是關於ELU細節信息的詳細介紹：
Leaky ReLUs
ReLU是將所有的負值都設爲零，相反，Leaky ReLU是給所有負值賦予一個非零斜率。Leaky ReLU激活函數是在聲學模型（2013）中首次提出的。以數學的方式我們可以表示爲：
ai是（1，+∞）區間內的固定參數。
參數化修正線性單元（PReLU）
PReLU可以看作是Leaky ReLU的一個變體。在PReLU中，負值部分的斜率是根據數據來定的，而非預先定義的。作者稱，在ImageNet分類（2015，Russakovsky等）上，PReLU是超越人類分類水平的關鍵所在。
隨機糾正線性單元（RReLU）
“隨機糾正線性單元”RReLU也是Leaky ReLU的一個變體。在RReLU中，負值的斜率在訓練中是隨機的，在之後的測試中就變成了固定的了。RReLU的亮點在於，在訓練環節中，aji是從一個均勻的分佈U(I,u)中隨機抽取的數值。形式上來說，我們能得到以下結果：
總結
下圖是ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU的比較：
PReLU中的ai是根據數據變化的；
Leaky ReLU中的ai是固定的；
RReLU中的aji是一個在一個給定的範圍內隨機抽取的值，這個值在測試環節就會固定下來。
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