1.sigmod函數——（tf.nn.sigmoid()） sigmod函數性質： 1.如圖像所示其值域在[0,1]之間，函數輸出不是0均值的，權重更新效率降低，因為這會導致后層的神經元的輸入是非0均值的信號，這會對梯度產生影響：假設后層神經元的輸入都為正(e.g. x> ...

激活函數的作用如下-引用《TensorFlow實踐》： 這些函數與其他層的輸出聯合使用可以生成特征圖。他們用於對某些運算的結果進行平滑或者微分。其目標是為神經網絡引入非線性。曲線能夠刻畫出輸入的復雜的變化。TensorFlow提供了多種激活函數，在CNN中一般使用tf.nn.relu的原因是 ...

1、Relu激活函數 Relu激活函數（The Rectified Linear Unit）表達式為：f(x)=max(0,x)。 2、tensorflow實現 輸出為： [[ 0. 10. 0.] [ 0. 2. 0.]] ...

初始化函數 功能 主要參數 tf.constant_initializer 將變量初始化為給定常量 常量的取值（tf.constant_initializer(value ...

一、tf.constant_initializer(value) 作用：將變量初始化為給定的常量，初始化一切所提供的值。 二、tf.zeros_initializer() 作用：將變量設置為全0；也可以簡寫為tf.Zeros() 三、tf.ones_initializer() 作用 ...

1.初始化為常量 tf.constant_initializer(value, dtype) 生成一個初始值為常量value的tensor對象 value：指定的常量 dtype：數據類型 tf.zeros_initializer(dtype) 生成一個初始值全為 ...

激活函數在深度學習中扮演着非常重要的角色，它給網絡賦予了非線性，從而使得神經網絡能夠擬合任意復雜的函數。 如果沒有激活函數，無論多復雜的網絡，都等價於單一的線性變換，無法對非線性函數進行擬合。 目前，深度學習中最流行的激活函數為 relu, 但也有些新推出的激活函數，例如 swish、GELU ...

李宏毅老師的課件： http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/MLDS_2018/Lecture/ForDeep.pdf B站的課件講解： http ...