激活函数，损失函数，优化器
目录 1. 激活函数 1.1. 为什么需要激活函数（激励函数） 1.1.1. ReLU 1.1.2. sigmod 1.1.3. tanh 1.2. Pytorch常见激活函数 ...
原文：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 u article details 损失函数：度量神经网络的输出的预测值，与实际值之间的差距的一种方式。常见的损失函数包括：最小二乘损失函数 交叉熵损失函数 回归中使用的smooth L 损失函数等。 优 ...
2020-11-03 19:11 0 538 推荐指数：
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深度学习 激活函数
：1.Sigmoid函数的输出映射在((0,1)">0,1)之间，单调连续，输出范围有限，优化稳定，可以用作输出层。2. ...
深度学习激活函数们
1. 激活函数作用 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。 如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用 ...
TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理
前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习，在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识，包括了监督学习和无监督学习，有兴趣的朋友可以阅读《 Python 机器学习实战 》。而深度学习开始只是机器学习的一分支领域，它更强调从连续的层中进行学习，这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象，层级越高 ...
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 ...
深度学习中常用的激活函数
摘要: 1.概述 2.激活函数与导数 3.激活函数对比 4.参考链接 内容： 1.概述 深度学习的基本原理是基于人工神经网络，信号从一个神经元进入，经过非线性的activation function，传入到下一层神经元；再经过该层神经元的activate，继续 ...
深度学习常用激活函数
参考(https://www.cnblogs.com/home123/p/7484558.html) (https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/79932893) Sigmoid函数 Sigmoid函数曾被广泛地应用，但由于其自身的一些缺陷 ...
深度学习中的激活函数
众所周知神经网络单元是由线性单元和非线性单元组成的，一般神经网络的计算时线性的，而非线性单元就是我们今天要介绍的--激活函数，不同的激活函数得出的结果也是不同的。他们也各有各的优缺点，虽然激活函数有自己的发展历史，不断的优化，但是如何在众多激活函数中做出选择依然要看我们所实现深度学习实验的效果 ...