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：tensorflow中常用激活函數和損失函數
激活函數 各激活函數曲線對比 常用激活函數： 各激活函數優缺點 sigmoid函數 tanh函數 relu函數 elu函數 softplus函數 softmax函數 dropout函數 一般規則 損失函數 sigmoid cross entropy with logits函數 二分類logstic損失函數梯度推導 二項邏輯斯蒂回歸模型是一種分類模型，由條件概率p y x 表示，形式未參數化的邏輯斯 ...
2019-04-19 18:18 0 1510 推薦指數：
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