记-CNN中的激活函数
1.概念 激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。 2.特性 可微性： 当优化方法 ...
原文：CNN学习笔记：激活函数
CNN学习笔记：激活函数 激活函数 激活函数又称非线性映射，顾名思义，激活函数的引入是为了增加整个网络的表达能力 即非线性 。若干线性操作层的堆叠仍然只能起到线性映射的作用，无法形成复杂的函数。常用的函数有sigmoid 双曲正切 线性修正单元函数等等。使用一个神经网络时，需要决定使用哪种激活函数用隐藏层上，哪种用在输出节点上。 比如，在神经网路的前向传播中，这两步会使用到sigmoid函数。si ...
2019-02-08 11:04 0 725 推荐指数：
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