機器學習中常用激活函數和損失函數
1. 激活函數 1.1 各激活函數曲線對比 常用激活函數： 1.2 各激活函數優缺點 sigmoid函數 優點：在於輸出映射在（0，1）范圍內，單調連續，適合用作輸出層，求導容易 缺點：一旦輸入落入飽和區，一階導數接近0，就可能產生 ...
原文：【機器學習】激活函數（Activation Function）
https: blog.csdn.net ChenVast article details 激活函數是模型整個結構中的非線性扭曲力 神經網絡的每層都會有一個激活函數 邏輯函數 Sigmoid ： 使用范圍最廣的一類激活函數，具有指數函數形狀，它在物理意義上最為接近生物神經元。 其自身的缺陷，最明顯的就是飽和性。從函數圖可以看到，其兩側導數逐漸趨近於 ，殺死梯度。 函數圖像： 正切函數 Tanh ： ...
2018-08-16 08:56 0 1139 推薦指數：
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