ReLU函數
Rectifier（neural networks） 在人工神經網絡中，rectfier（整流器，校正器）是一個激活函數，它的定義是：參數中為正的部分。 , 其中，x是神經元的輸入。這也被稱為ramp function（斜坡函數），類似於電氣工程中半波整流。 由來： 2000年 ...
原文：relu函數是否存在梯度消失問題以及relu函數的死亡節點問題
relu函數是否存在梯度消失問題以及relu函數的死亡節點問題 存在，在小於的時候，激活函數梯度為零，梯度消失，神經元不更新，變成了死亡節點。 出現這個原因可能是因為學習率太大，導致w更新巨大，使得輸入數據在經過這個神經元的時候，輸出值小於 ，從而經過激活函數的時候為 ，從此不再更新。所以relu為激活函數，學習率不能太大 ...
2019-06-04 12:08 0 1601 推薦指數：
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ReLU激活函數
參考：https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先，我們來看一下ReLU激活函數的形式，如下圖： 單側抑制，當模型增加N層之后，理論上ReLU神經元的激活率將降低2的N次方倍， ReLU實現 ...
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Relu Relu(Linear rectification function)是深度學習中的一種激活函數 其函數表達式為：f(x)=max(0,x) 其函數圖像為： 該函數主要用於cnn卷積神經網絡的卷積(Convolution)和池化(MaxPooling)中，因為經過卷積運算和池 ...
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詳細對比請查看：http://www.zhihu.com/question/29021768/answer/43517930 . 激活函數的作用： 是為了增加神經網絡模型的非線性。否則你想想，沒有激活函數的每層都相當於矩陣相乘。就算你疊加了若干層之后，無非 ...
線性整流函數（ReLU）
線性整流函數（Rectified Linear Unit, ReLU）,又稱修正線性單元, 是一種人工神經網絡中常用的激活函數（activation function），通常指代以斜坡函數及其變種為代表的非線性函數。比較常用的線性整流函數有斜坡函數，以及帶泄露整流函數 (Leaky ReLU ...