机器学习中常用激活函数和损失函数
1. 激活函数 1.1 各激活函数曲线对比 常用激活函数： 1.2 各激活函数优缺点 sigmoid函数 优点：在于输出映射在（0，1）范围内，单调连续，适合用作输出层，求导容易 缺点：一旦输入落入饱和区，一阶导数接近0，就可能产生 ...
原文：【机器学习】激活函数（Activation Function）
https: blog.csdn.net ChenVast article details 激活函数是模型整个结构中的非线性扭曲力 神经网络的每层都会有一个激活函数 逻辑函数 Sigmoid ： 使用范围最广的一类激活函数，具有指数函数形状，它在物理意义上最为接近生物神经元。 其自身的缺陷，最明显的就是饱和性。从函数图可以看到，其两侧导数逐渐趋近于 ，杀死梯度。 函数图像： 正切函数 Tanh ： ...
2018-08-16 08:56 0 1139 推荐指数：
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原文地址：http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6055213.html 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 激活函数的作用 首先，激活函数不是真的要去激活什么。在神经网络中，激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络可以更好 ...
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