深度学习：激活函数、损失函数、优化函数的区别
激活函数：将神经网络上一层的输入，经过神经网络层的非线性变换转换后，通过激活函数，得到输出。常见的激活函数包括：sigmoid, tanh, relu等。https://blog.csdn.net/u013250416/article/details/80991831 损失函数：度量神经网络 ...
原文：不同激活函数的区别
sigmoid 容易出现gradient vanishing 函数输出并不是zero centered 幂运算相对来讲比较耗时 Gradient Vanishing 优化神经网络的方法是Back Propagation，即导数的后向传递：先计算输出层对应的loss，然后将loss以导数的形式不断向上一层网络传递，修正相应的参数，达到降低loss的目的。 Sigmoid函数在深度网络中常常会导致导数 ...
2017-03-04 13:22 1 1855 推荐指数：
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为什么要引入激活函数？
[学习笔记] 根据上面的学习，我们已经知道，当我们接到客户的需求，让我们做识别，判断或者预测时，我们需要最终交付给客户我们的神经网络模型。其实我们千辛万苦训练出来的神经网络模型，就是从输入到输出的一个神秘未知函数映射。在大多数情况下，我们并不知道这个真正的函数是什么，我们只是尽量去拟合它。前面 ...
激活函数 SELU
SELU激活函数: 其中: 原论文地址 ...
激活函数总结
激活函数有什么用？ 提到激活函数，最想问的一个问题肯定是它是干什么用的？激活函数的主要作用是提供网络的非线性表达建模能力，想象一下如果没有激活函数，那么神经网络只能表达线性映射，此刻即便是有再多的隐藏层，其整个网络和单层的神经网络都是等价的。因此正式由于激活函数的存在，深度 ...
激活函数总结
一、激活函数 1.什么是激活函数 激活函数: 就是在神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。 2.为什么要有激活函数 如果不用激活函数，每一层的输出都是上一层的线性组合，从而导致整个神经网络的输出为神经网络输入的线性组合，无法逼近任意函数。 3. ...
激活函数综述
目录 前言 Sigmoid型函数 logistic函数 tanh函数 ReLu相关函数 ReLU激活函数 LeakyReLU函数 PReLU函数 ELU函数 Softplus函数 ...
关于激活函数
什么~为什么~哪些（RSST） 一、什么是激活函数 如下图，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function： 二、为什么要用激活函数 如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数 ...
Swish激活函数
swish激活函数 函数公式 函数图像 函数特点 对比mish激活函数 函数公式 函数图像 当β 取不同的值时，函数图像如下： Swish函数的求导过程为： 导数图像如下： 函数特点 1.Swish函数和其一阶导数都具有平滑特性；2. ...