PyTorch是一個強大的深度學習框架，它提供了多種激活函數，使得用戶能夠靈活地應用于圖神經網絡（GNN）中。在選擇激活函數時，需要考慮任務的性質和網絡結構的需要。以下是一些常用的激活函數及其特點：
PyTorch中的常用激活函數
- ReLU（Rectified Linear Unit）：ReLU激活函數是一種非線性函數，它在輸入值大于0時返回輸入值本身，在輸入值小于或等于0時返回0。ReLU因其計算簡單且能有效緩解梯度消失問題而被廣泛使用。
- Leaky ReLU：Leaky ReLU是ReLU的改進版，它在輸入值小于0時返回一個小的正值（如0.01x），避免了ReLU中神經元“死亡”的問題。
- Sigmoid：Sigmoid函數將輸入值映射到0和1之間，適用于二分類問題的輸出層[3]。
- Tanh：Tanh函數將輸入值映射到-1和1之間，它的輸出中心化在0附近，有助于緩解梯度消失問題[3]。
- Softmax：Softmax函數通常用于多分類任務的輸出層，它將輸入向量轉換為概率分布，使得所有類別的概率之和為1[2]。
激活函數的選擇建議
- ReLU和Leaky ReLU：適用于隱藏層，因為它們有助于緩解梯度消失問題，加速訓練過程。
- Sigmoid和Tanh：適用于輸出層，特別是當需要輸出概率分布時。
- Softmax：特別適用于多分類問題的輸出層，因為它能夠將輸出轉換為概率形式，便于解釋和計算。
通過合理選擇和使用激活函數，可以顯著提高圖神經網絡的性能和效率。
