ReLU
預訓練的用處：規則化，防止過擬合；壓縮數據，去除冗余；強化特征，減小誤差；加快收斂速度。標准的sigmoid輸出不具備稀疏性，需要用一些懲罰因子來訓練出一大堆接近0的冗余數據來，從而產生稀疏數據，例如L1、L1/L2或Student-t作懲罰因子。因此需要進行無監督的預訓練。而ReLU是線性修正 ...
原文：Relu的理解
ReLU上的花樣 CNN出現以來，感覺在各個地方，即便是非常小的地方都有點可以挖掘。比如ReLU。 ReLU的有效性體現在兩個方面： 克服梯度消失的問題 加快訓練速度 而這兩個方面是相輔相成的，因為克服了梯度消失問題，所以訓練才會快。 ReLU的起源，在這片博文里，對ReLU的起源的介紹已經很詳細了，包括如何從生物神經衍生出來，如何與稀疏性進行關聯等等。 其中有一段特別精彩的話我引用在下面： 幾十 ...
2018-06-22 13:46 0 35090 推薦指數：
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