原文:TensorFlow激活函數+歸一化-函數

激活函數的作用如下 引用 TensorFlow實踐 : 這些函數與其他層的輸出聯合使用可以生成特征圖。他們用於對某些運算的結果進行平滑或者微分。其目標是為神經網絡引入非線性。曲線能夠刻畫出輸入的復雜的變化。TensorFlow提供了多種激活函數,在CNN中一般使用tf.nn.relu的原因是因為,盡管relu會導致一些信息的損失,但是性能突出。在剛開始設計模型時,都可以采用relu的激活函數。高級 ...

2017-08-09 16:22 0 13657 推薦指數:

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tensorflow Relu激活函數

1、Relu激活函數 Relu激活函數(The Rectified Linear Unit)表達式為:f(x)=max(0,x)。 2、tensorflow實現 輸出為: [[ 0. 10. 0.] [ 0. 2. 0.]] ...

Sat Jul 22 02:49:00 CST 2017 0 2225
tensorflow2.0】激活函數activation

激活函數在深度學習中扮演着非常重要的角色,它給網絡賦予了非線性,從而使得神經網絡能夠擬合任意復雜的函數。 如果沒有激活函數,無論多復雜的網絡,都等價於單一的線性變換,無法對非線性函數進行擬合。 目前,深度學習中最流行的激活函數為 relu, 但也有些新推出的激活函數,例如 swish、GELU ...

Mon Apr 13 18:34:00 CST 2020 0 1895
激活函數匯總(附TensorFlow實現)

李宏毅老師的課件: http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2018/Lecture/ForDeep.pdf B站的課件講解: http ...

Fri Dec 27 21:18:00 CST 2019 0 1170
Tensorflow ActiveFunction激活函數解析

Active Function 激活函數 原創文章,請勿轉載哦~!! 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ Tensorflow提供了多種激活函數,在CNN中,人們主要是用tf.nn.relu,是因為它雖然會帶來一些信息損失,但是性能較為突出.開始設計模型時,推薦使用 ...

Wed Sep 06 19:02:00 CST 2017 0 1867
學習筆記TF014:卷積層、激活函數、池層、歸一化層、高級層

CNN神經網絡架構至少包含一個卷積層 (tf.nn.conv2d)。單層CNN檢測邊緣。圖像識別分類,使用不同層類型支持卷積層,減少過擬合,加速訓練過程,降低內存占用率。 TensorFlow加速所有不同類弄卷積層卷積運算。tf.nn.depthwise_conv2d,一個卷積層輸出邊接到另一 ...

Thu May 25 09:31:00 CST 2017 0 6891
 
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