Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks
本文作者為：Xavier Glorot與Yoshua Bengio。 本文干了點什么呢？ 第一步：探索了不同的激活函數對網絡的影響（包括：sigmoid函數，雙曲正切函數和softsign y = ...
原文：ReLU——Deep Sparse Rectifier Neural Networks
. 摘要 ReLU 相比 Tanh 能產生相同或者更好的性能，而且能產生真零的稀疏表示，非常適合自然就稀疏的數據。 采用 ReLU 后，在大量的有標簽數據下，有沒有無監督預訓練模型取得的最好效果是一樣的，這可以被看做是訓練深層有監督網絡的一個新的里程碑。 . 背景 . . 神經元科學的觀察 對腦能量消耗的研究表明，神經元以稀疏和分布的方式編碼信息，同時活躍的神經元的百分比估計在 到 之間。這是信 ...
2019-04-19 16:39 0 479 推薦指數：
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