原文:激活函數sigmoid、tanh、relu、Swish

激活函數的作用主要是引入非線性因素,解決線性模型表達能力不足的缺陷 sigmoid函數可以從圖像中看出,當x向兩端走的時候,y值越來越接近 和 ,這種現象稱為飽和,飽和意味着當x 和x 的映射結果是一樣的,這種轉化相當於將 大於 的信息丟失了很多,所以一般需要歸一化數據。 softplus函數相比於relu函數更加平滑,會保存部分小於零的函數,但是計算量也更大了。 relu函數在信號響應上有很多優 ...

2018-09-26 22:24 0 3885 推薦指數:

查看詳情

激活函數--(SigmoidtanhRelu,maxout)

Question?   激活函數是什么?   激活函數有什么用?   激活函數怎么用?   激活函數有哪幾種?各自特點及其使用場景? 1.激活函數 1.1激活函數是什么?   激活函數的主要作用是提供網絡的非線性建模能力。如果沒有激活函數,那么該網絡僅能夠表達線性映射,此時即便有再多 ...

Fri Jul 27 23:57:00 CST 2018 0 16619
激活函數的比較,sigmoidtanhrelu

1. 什么是激活函數 如下圖,在神經元中,輸入inputs通過加權、求和后,還被作用了一個函數。這個函數就是激活函數Activation Function 2. 為什么要用激活函數 如果不用激活函數,每一層輸出都是上層輸入的線性函數,無論神經網路有多少層,輸出都是輸入的線性組合 ...

Sat Mar 23 22:08:00 CST 2019 0 623
深度學習中的激活函數sigmoidtanhReLU

三種非線性激活函數sigmoidtanhReLUsigmoid: y = 1/(1 + e-x) tanh: y = (ex - e-x)/(ex + e-x) ReLU:y = max(0, x) 在隱藏層,tanh函數要優於sigmoid函數,可以看作 ...

Tue Apr 14 04:01:00 CST 2020 0 2503
激活函數(Activation functions)--(sigmoidtanhReLu

1 激活函數(Activation functions) 之前用過 sigmoid 函數,sigmoid 函數在這里被稱為激活函數,公式為: 更通常的情況下,使用不同的函數g(z[1]),g可以是除了 sigmoid 函數意外的非線性函數 ,效果總是優於 sigmoid ...

Sun Jul 25 23:40:00 CST 2021 0 229
常用激活函數SigmoidTanhRelu、Leaky Relu、ELU優缺點總結

1、激活函數的作用 什么是激活函數?   在神經網絡中,輸入經過權值加權計算並求和之后,需要經過一個函數的作用,這個函數就是激活函數(Activation Function)。 激活函數的作用?   首先我們需要知道,如果在神經網絡中不引入激活函數,那么在該網絡 ...

Sat Jun 19 00:50:00 CST 2021 0 452
激活函數(ReLU, Swish, Maxout)

神經網絡中使用激活函數來加入非線性因素,提高模型的表達能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正線性單元) 形式如下: ReLU公式近似推導:: 下面解釋上述公式中的softplus,Noisy ReLU. softplus函數 ...

Tue Jul 16 06:43:00 CST 2019 0 2298
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM