原文: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tf.nn.relu,但高級用戶也可創建自己的激活函數.評價某個激活函數是否有用時,需要考慮的因素有: 該函數應是單調的, 這樣輸出便會隨着 ...

2017-09-06 11:02 0 1867 推薦指數:

查看詳情

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
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 ...

Thu Aug 10 00:22:00 CST 2017 0 13657
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中常用激活函數和損失函數

激活函數激活函數曲線對比 常用激活函數: 各激活函數優缺點 sigmoid函數 tanh函數 relu函數 elu函數 softplus函數 softmax函數 dropout函數 一般規則 損失 ...

Sat Apr 20 02:18:00 CST 2019 0 1510
TensorFlow神經網絡中的激活函數

激活函數是人工神經網絡的一個極其重要的特征。它決定一個神經元是否應該被激活激活代表神經元接收的信息與給定的信息有關。 激活函數對輸入信息進行非線性變換。 然后將變換后的輸出信息作為輸入信息傳給下一層神經元。 激活函數的作用 當我們不用激活函數時,權重和偏差只會進行線性變換。線性方程很簡單 ...

Fri Jan 19 01:27:00 CST 2018 0 3572
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM