原文:神经网络为什么要用sigmoid函数?为什么要映射到0-1之间?

对于深度神经网络,中间的隐层的输出必须有一个激活函数。否则多个隐层的作用和没有隐层相同。这个激活函数不一定是sigmoid,常见的有sigmoid tanh relu等。 对于二分类问题,输出层是sigmoid函数。这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到 , 空间。函数值恰好可以解释为属于正类的概率 概率的取值范围是 。另外,sigmoid函数单调递增,连续可导,导数形式非常简单,是 ...

2016-11-12 17:17 0 7046 推荐指数:

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对于分类问题的神经网络最后一层的函数sigmoid、softmax与损失函数

对于分类问题的神经网络最后一层的函数做如下知识点总结: sigmoid和softmax一般用作神经网络的最后一层做分类函数(备注:sigmoid也用作中间层做激活函数); 对于类别数量大于2的分类问题,如果每个类别之间互斥,则选用softmax函数(例如:类别为牡丹花、玫瑰花、菊花 ...

Thu Sep 27 21:29:00 CST 2018 0 4203
神经网络中的激活函数具体是什么?为什么ReLu要好过于tanh和sigmoid function?(转)

为什么引入激活函数? 如果不用激励函数(其实相当于激励函数是f(x) = x),在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数,很容易验证,无论你神经网络有多少层,输出都是输入的线性组合,与没有隐藏层效果相当,这种情况就是最原始的感知机(Perceptron)了。 正因为上面的原因,我们决定 ...

Fri Aug 31 03:46:00 CST 2018 0 1144
神经网络激活函数softmax,sigmoid,tanh,relu总结

神经网络激活函数softmax,sigmoid,tanh,relu总结 一、总结 一句话总结: 常见激活函数:softmax、sigmoid、tanh、relu 二、【神经网络】激活函数softmax,sigmoid,tanh,relu总结 转自或参考:【神经网络】激活函数 ...

Tue Aug 04 13:35:00 CST 2020 0 1074
 
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