ReLU激活函數
參考：https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先，我們來看一下ReLU激活函數的形式，如下圖： 單側抑制，當模型增加N層之后，理論上ReLU神經元的激活率將降低2的N次方倍， ReLU實現 ...
原文：ReLU激活函數的缺點
訓練的時候很 脆弱 ，很容易就 die 了，訓練過程該函數不適應較大梯度輸入，因為在參數更新以后，ReLU的神經元不會再有激活的功能，導致梯度永遠都是零。 例如，一個非常大的梯度流過一個 ReLU 神經元，更新過參數之后，這個神經元再也不會對任何數據有激活現象了，那么這個神經元的梯度就永遠都會是 . 如果 learning rate 很大，那么很有可能網絡中的 的神經元都 dead 了。 原因： ...
2018-06-27 19:42 0 5528 推薦指數：
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