使用激活函數是神經網絡中非常重要的一環，它能夠給網絡引入非線性，增加網絡的表達能力。激活函數的選擇直接影響著網絡的訓練效果，而對于深度神經網絡來說，梯度消失和梯度爆炸問題是一個很大的困擾。為了改善網絡的訓練效果，可以采取以下措施：
使用ReLU激活函數：ReLU激活函數在深度神經網絡中被廣泛應用，它能夠緩解梯度消失的問題，且計算簡單，收斂速度較快。但是ReLU函數存在一個問題，就是當輸入小于0時，梯度為0，這會導致神經元無法更新權重。因此可以嘗試使用Leaky ReLU或者PReLU等改進型的ReLU函數來解決這個問題。
使用批歸一化：批歸一化能夠減少梯度消失和梯度爆炸問題，提高網絡的訓練速度和穩定性。通過對每一層的輸入進行歸一化操作，使得網絡的輸入分布更加穩定，有助于加速收斂。
使用殘差連接：殘差連接是一種通過將輸入直接加到輸出上的方法，可以有效緩解梯度消失和梯度爆炸問題，提高網絡的深度和準確率。
使用適合的激活函數：根據不同的網絡結構和任務需求，選擇合適的激活函數。比如在圖像處理任務中，可以嘗試使用帶參數的激活函數，如ELU、SELU等，來提高網絡的性能。
綜上所述，通過合理選擇激活函數，并結合批歸一化、殘差連接等技術，可以有效改善網絡的訓練效果，加快收斂速度，提高網絡的性能和泛化能力。
