深度學習：激活函數、損失函數、優化函數的區別
激活函數：將神經網絡上一層的輸入，經過神經網絡層的非線性變換轉換后，通過激活函數，得到輸出。常見的激活函數包括：sigmoid, tanh, relu等。https://blog.csdn.net/u013250416/article/details/80991831 損失函數：度量神經網絡 ...
原文：不同激活函數的區別
sigmoid 容易出現gradient vanishing 函數輸出並不是zero centered 冪運算相對來講比較耗時 Gradient Vanishing 優化神經網絡的方法是Back Propagation，即導數的后向傳遞：先計算輸出層對應的loss，然后將loss以導數的形式不斷向上一層網絡傳遞，修正相應的參數，達到降低loss的目的。 Sigmoid函數在深度網絡中常常會導致導數 ...
2017-03-04 13:22 1 1855 推薦指數：
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