1.batchnorm2d 深刻理解 對一批數據，計算各個維度上的均值和標准差，一批數據有幾個維度，就有幾個均值，下面代碼加紅部分，一批數據（2,3,64,64），均值有3個 2.numpy數據歸一化 1）最值歸一化： 把所有的數據映射到0-1之間 適用 ...

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 ...

這是神經網絡正向傳播方程，為什么不能直接使a[1] = z[1] , a[2] = z[2] ,即 g ( z ) = z 這是因為他們直接把輸入值輸出了 為了說明問題，若a[2 ...

1. Sigmod 函數 Sigmoid 函數是應用最廣泛的非線性激活函數之一，它可以將值轉換為 $0$ 和 $1$ 之間，如果原來的輸出具有這樣的特點：值越大，歸為某類的可能性越大， 那么經過 Sigmod 函數處理的輸出就可以代表屬於某一類別的概率。其數學表達式為： $$y ...

enumerate() 函數屬於python的內置函數之一； python內置函數參考文檔：python內置函數 轉載自enumerate參考文檔：python-enumerate() 函數 Python內置函數之enumerate() 函數 描述 enumerate() 函數 ...

激活函數有什么用？ 提到激活函數，最想問的一個問題肯定是它是干什么用的？激活函數的主要作用是提供網絡的非線性表達建模能力，想象一下如果沒有激活函數，那么神經網絡只能表達線性映射，此刻即便是有再多的隱藏層，其整個網絡和單層的神經網絡都是等價的。因此正式由於激活函數的存在，深度 ...

一、激活函數 1.什么是激活函數 激活函數: 就是在神經網絡的神經元上運行的函數，負責將神經元的輸入映射到輸出端。 2.為什么要有激活函數 如果不用激活函數，每一層的輸出都是上一層的線性組合，從而導致整個神經網絡的輸出為神經網絡輸入的線性組合，無法逼近任意函數。 3. ...

1 什么是激活函數？ 激活函數，並不是去激活什么，而是指如何把“激活的神經元的特征”通過函數把特征保留並映射出來（保留特征，去除一些數據中是的冗余），這是神經網絡能解決非線性問題關鍵。 目前知道的激活函數有如下幾個：sigmoid,tanh，ReLu,softmax。 simoid函數也稱 ...