“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。 sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次，它能加快收敛速度 ...

“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。 sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次，它能加快收敛速度 ...

“激活函数”能分成两类——“饱和激活函数”和“非饱和激活函数”。 sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。 2.其次，它能加快收敛速度 ...

激活函数（relu，prelu，elu，+BN）对比on cifar10 可参考上一篇： 激活函数 ReLU、LReLU、PReLU、CReLU、ELU、SELU 的定义和区别 一．理论基础 1.1激活函数 1.2 ...

给出的例子，只是起到引入和说明的作用，所以只用了一些线性组合（说明见下）。所以无法实现对复杂函数的逼近。 ...

SELU激活函数: 其中: 原论文地址 ...

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 ...

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. ...