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 ...
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2019-10-21 08:03 0 1360 推薦指數:
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 ...
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.]] ...
一,常用的內置評估指標 MeanSquaredError(平方差誤差,用於回歸,可以簡寫為MSE,函數形式為mse) MeanAbsoluteError (絕對值誤差,用於回歸,可以簡寫為MAE,函數形式為mae) MeanAbsolutePercentageError ...
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 ...
Active Function 激活函數 原創文章,請勿轉載哦~!! 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ Tensorflow提供了多種激活函數,在CNN中,人們主要是用tf.nn.relu,是因為它雖然會帶來一些信息損失,但是性能較為突出.開始設計模型時,推薦使用 ...
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 ...
最近對tensorflow十分感興趣,所以想做一個系列來詳細講解tensorflow來。 本教程主要由tensorflow2.0官方教程的個人學習復現筆記整理而來,並借鑒了一些keras構造神經網絡的方法,中文講解,方便喜歡閱讀中文教程的朋友,tensorflow官方教程:https ...