机器视觉模型中的激活函数选择策略可以归纳为以下几点：
1. 理解激活函数的作用：
激活函数是神经网络中的关键组件，它决定了神经元在不同输入下的输出值，主要作用是将神经元的输入映射到输出，使神经网络能够学习复杂的模式。
2. 考虑非线性特性：
激活函数应引入非线性特性，因为线性激活函数无法提供额外的学习能力，网络将等效于线性回归模型。选择非线性激活函数是必要的。
3. 根据具体任务选择：
Sigmoid函数：适用于输出限制在0到1之间的场景，如二元分类问题。它可以将任何实数映射到0到1之间，适合表示概率。但需注意，Sigmoid函数在输入值非常大时，梯度可能会变得非常小，导致梯度消失问题。
Tanh函数：输出值介于-1和1之间，输出更多地以零为中心，这有助于加速收敛。但同样存在梯度消失和计算量大的问题。
ReLU函数：是隐藏层的默认推荐激活函数，它不会对正值饱和，计算速度快，并且可以防止梯度消失问题。但ReLU有一个缺点，即对于任何负值输出零，可能导致死亡ReLU问题。
4. 综合评估优缺点：
在选择激活函数时，需要综合评估其优缺点，如Sigmoid和Tanh虽然能够引入非线性，但都存在梯度消失和计算量大的问题；而ReLU虽然计算简单且能有效防止梯度消失，但存在死亡ReLU问题。应根据具体应用场景和需求进行选择。
5. 结合实践经验：
在实践中，ReLU及其变种（如Leaky ReLU）由于计算效率高且能有效防止梯度消失，通常在深度学习中被广泛使用。对于某些特定任务，如需要输出概率分布的场景，Sigmoid函数可能更合适。
机器视觉模型中的激活函数选择策略应基于理解激活函数的作用、考虑非线性特性、根据具体任务选择、综合评估优缺点以及结合实践经验进行。
