機(jī)器視覺(jué)模型中的激活函數(shù)選擇策略可以歸納為以下幾點(diǎn)：

1. 理解激活函數(shù)的作用：

激活函數(shù)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵組件，它決定了神經(jīng)元在不同輸入下的輸出值，主要作用是將神經(jīng)元的輸入映射到輸出，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的模式。

2. 考慮非線性特性：

激活函數(shù)應(yīng)引入非線性特性，因?yàn)榫€性激活函數(shù)無(wú)法提供額外的學(xué)習(xí)能力，網(wǎng)絡(luò)將等效于線性回歸模型。選擇非線性激活函數(shù)是必要的。

3. 根據(jù)具體任務(wù)選擇：

Sigmoid函數(shù)：適用于輸出限制在0到1之間的場(chǎng)景，如二元分類問(wèn)題。它可以將任何實(shí)數(shù)映射到0到1之間，適合表示概率。但需注意，Sigmoid函數(shù)在輸入值非常大時(shí)，梯度可能會(huì)變得非常小，導(dǎo)致梯度消失問(wèn)題。

Tanh函數(shù)：輸出值介于-1和1之間，輸出更多地以零為中心，這有助于加速收斂。但同樣存在梯度消失和計(jì)算量大的問(wèn)題。

ReLU函數(shù)：是隱藏層的默認(rèn)推薦激活函數(shù)，它不會(huì)對(duì)正值飽和，計(jì)算速度快，并且可以防止梯度消失問(wèn)題。但ReLU有一個(gè)缺點(diǎn)，即對(duì)于任何負(fù)值輸出零，可能導(dǎo)致死亡ReLU問(wèn)題。

4. 綜合評(píng)估優(yōu)缺點(diǎn)：

在選擇激活函數(shù)時(shí)，需要綜合評(píng)估其優(yōu)缺點(diǎn)，如Sigmoid和Tanh雖然能夠引入非線性，但都存在梯度消失和計(jì)算量大的問(wèn)題；而ReLU雖然計(jì)算簡(jiǎn)單且能有效防止梯度消失，但存在死亡ReLU問(wèn)題。應(yīng)根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景和需求進(jìn)行選擇。

5. 結(jié)合實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)：

在實(shí)踐中，ReLU及其變種（如Leaky ReLU）由于計(jì)算效率高且能有效防止梯度消失，通常在深度學(xué)習(xí)中被廣泛使用。對(duì)于某些特定任務(wù)，如需要輸出概率分布的場(chǎng)景，Sigmoid函數(shù)可能更合適。

機(jī)器視覺(jué)模型中的激活函數(shù)選擇策略應(yīng)基于理解激活函數(shù)的作用、考慮非線性特性、根據(jù)具體任務(wù)選擇、綜合評(píng)估優(yōu)缺點(diǎn)以及結(jié)合實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行。