Tanh激活函数是一种常用的非线性激活函数，常被应用在神经网络中。它具有许多优点和缺点，使其在不同情境下表现出各种特性。

优点：

1. 零中心化：Tanh激活函数是零中心化的，其输出范围在-1到1之间，可以将输入数据映射到均值为0的区间，有助于加速模型训练收敛。

2. 导数计算简单：相比于Sigmoid函数，Tanh的导数计算更为简单，这对于反向传播算法的实现十分重要，能够提高训练效率。

3. 非线性变换：Tanh函数是一种非线性的变换函数，有助于神经网络学习复杂的非线性关系，提升其表示能力。

缺点：

1. 梯度消失：类似于Sigmoid函数，Tanh函数在接近饱和区域时梯度趋于零，容易导致梯度消失问题，限制了深层神经网络的训练效果。

2. 输出不是以0为中心：虽然Tanh函数输出范围在-1到1之间，但并不是以0为中心，可能导致偏置问题，影响模型收敛速度和性能。

3. 计算开销较大：Tanh函数的计算包含指数运算，相较于ReLU等简单激活函数，计算开销较大，特别在大规模神经网络中可能影响整体性能。

总的来说，Tanh激活函数在某些情况下表现出色，但也存在一些缺点需要注意。在实际应用中，研究人员需要根据具体任务和网络结构的需求选择合适的激活函数，或者结合多种激活函数以取长补短，以达到更好的模型性能和训练效果。