防止神经元饱和的具体措施有哪些？

分享一些有效策略，以避免因神经元饱和现象而引发的学习效率下降问题。

更好的代价函数和激活函数

如前所述，我们采用corss entropy function结合sigmoid function，或是softmax active fuction配合log-likehood的方式，能够在一定程度上有效缓解学习过程缓慢的问题，详细内容可参考参考这里。

然而需要强调的是，上述方法仅能应对输出层神经元因错误值引发的饱和现象所导致的学习效率降低问题，而对于隐藏层神经元的相关情况则无法提供有效的解决手段。

权重初始化策略

标准正态分布初始化方法

当前最为普遍采用的神经元初始化策略是借助标准正态分布进行随机赋值，但这种方式存在一定的局限性。

假设第一层神经元的权重w与偏置b已依据U(0,1)的正态分布完成初始化，同时输入数据x仅包含0与1两种取值，其中0的数量为500个，1的数量也为500个。

在此基础上，我们进一步分析加权求和的结果：

可以推导出，输出值z 将服从U(0,501)的正态分布。这种分布特性会导致z 呈现出较大的离散程度，即可能出现z >>1 或z<<-1 的情况。这样的结果对模型训练极为不利，因为此时