神经网络中的激活函数的作用和选择
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，我们决定引入非线性函数作为激励函数 ...
原文：如何选择正确的激活函数？
如何选择正确的激活函数 现在我们已经了解了这么多的激活函数，接下来就需要分析在哪种情况下应该使用哪种激活函数了。激活函数好或坏，不能凭感觉定论。然而，根据问题的性质，我们可以为神经网络更快更方便地收敛作出更好的选择。 用于分类器时，Sigmoid函数及其组合通常效果更好。 由于梯度消失问题，有时要避免使用sigmoid和tanh函数。 ReLU函数是一个通用的激活函数，目前在大多数情况下使用。 如 ...
2018-03-15 11:24 1 2102 推荐指数：
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SELU激活函数: 其中: 原论文地址 ...
激活函数总结
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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. ...