記-CNN中的激活函數
1.概念 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，此時即便有再多的隱藏層，其整個網絡跟單層神經網絡也是等價的。因此也可以認為，只有加入了激活函數之后，深度神經網絡才具備了分層的非線性映射學習能力。 2.特性 可微性： 當優化方法 ...
原文：CNN學習筆記：激活函數
CNN學習筆記：激活函數 激活函數 激活函數又稱非線性映射，顧名思義，激活函數的引入是為了增加整個網絡的表達能力 即非線性 。若干線性操作層的堆疊仍然只能起到線性映射的作用，無法形成復雜的函數。常用的函數有sigmoid 雙曲正切 線性修正單元函數等等。使用一個神經網絡時，需要決定使用哪種激活函數用隱藏層上，哪種用在輸出節點上。 比如，在神經網路的前向傳播中，這兩步會使用到sigmoid函數。si ...
2019-02-08 11:04 0 725 推薦指數：
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