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 ...
原文：機器學習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 優點：在於輸出映射在 ， 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 ，就可能產生梯度消失的情況 tanh函數 優點：輸出以 為中心，收斂速度比sigmoid函數要快 缺點：存在梯度消失問題 relu函數 優點：目前最受歡迎的激活函數，在x lt 時，硬飽和，在 ...
2019-08-13 15:54 0 1538 推薦指數：
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