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1和-1，這種現象稱為飽和，飽和意味着當x=100和x=1000的映射結果是一樣的，這種轉化相當於將1000大於100的信息丟失了很多，所以一般需要歸一化 ...
原文：激活函數的比較，sigmoid，tanh，relu
. 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 . 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。與沒有隱藏層效果相當，這種情況就是最原始的感知機了。 使用的話，激活函數給神經元引入了非線性因素，使得神經網絡可以任意逼近 ...
2019-03-23 14:08 0 623 推薦指數：
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