Em redes neurais artificiais profundas, a escolha da função de ativação influencia diretamente a capacidade…

A função ReLU reproduz a identidade para entradas positivas e resulta em zero para negativas, mitigando a atenuação de gradientes em camadas profundas.

A função Sigmoide mapeia as entradas para o intervalo entre −1 e 1, reduzindo a ocorrência do desaparecimento do gradiente em redes profundas.

A função Tanh comprime o espaço de ativação para o intervalo entre 0 e 1, constituindo a ferramenta padrão para modelar distribuições de probabilidade.

A função Softmax converte as saídas da rede em probabilidades independentes, preservando o valor individual de cada ativação.

A função Leaky ReLU substitui a região positiva da ReLU por uma curva continuamente diferenciável, atenuando o comportamento linear do algoritmo.