原文:激活函數與Loss的梯度

一 梯度 導數 偏微分 梯度的區別: 導數:是標量,是在某一方向上變化的效率 偏微分,partial derivate:特殊的導數,也是標量。函數的自變量的方向,函數的自變量越多,偏微分就越多。 梯度,gradient:把所有的偏微分集合成向量,是向量。 梯度向量的長度代表函數在當前點變化的速率。 梯度的作用: 作用通過梯度來找到函數的極小值 如何找到極小值,通過以下公式: 學習步長就是學習率。 ...

2020-03-30 15:53 0 798 推薦指數:

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激活函數及其梯度

目錄 Activation Functions Derivative Sigmoid/Logistic Derivative ...

Wed May 22 23:34:00 CST 2019 0 641
Pytorch-激活函數梯度

1.激活函數 2.loss及其梯度 2.1均方差(MSE) 均方損失函數torch.nn.mse_loss(pred, target) 2.2梯度計算 torch.autograd.grad(loss, [w1, w2 ...

Fri Jul 10 07:29:00 CST 2020 0 617
深度學習中的激活函數梯度消失

轉載請注明出處:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6912798.html 前言 深度學習的基本原理是基於人工神經網絡,信號從一個神經元進入,經過非線性的激活函數,傳入到下一層神經元;再經過該層神經元的激活,繼續往下傳遞,如此循環往復,直到輸出層。正是 ...

Sat May 27 23:19:00 CST 2017 1 15538
神經網絡的激活函數梯度消失

ICML 2016 的文章[Noisy Activation Functions]中給出了激活函數的定義:激活函數是映射 h:R→R,且幾乎處處可導。 神經網絡中激活函數的主要作用是提供網絡的非線性建模能力,如不特別說明,激活函數一般而言是非線性函數。假設一個示例神經網絡中僅包含線性 ...

Tue Feb 06 06:11:00 CST 2018 0 1036
為什么要引入激活函數

[學習筆記] 根據上面的學習,我們已經知道,當我們接到客戶的需求,讓我們做識別,判斷或者預測時,我們需要最終交付給客戶我們的神經網絡模型。其實我們千辛萬苦訓練出來的神經網絡模型,就是從輸入到輸出的一個神秘未知函數映射。在大多數情況下,我們並不知道這個真正的函數是什么,我們只是盡量去擬合它。前面 ...

Sun Sep 08 17:58:00 CST 2019 0 574
激活函數 SELU

SELU激活函數: 其中: 原論文地址 ...

Wed Feb 26 04:49:00 CST 2020 0 814
激活函數總結

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 ...

Thu Feb 27 04:04:00 CST 2020 4 1796
激活函數總結

激活函數的特性 非線性 可微性:當優化方法是基於梯度時,此性質是必須的 單調性:當激活函數是 ...

Sat Jul 07 17:42:00 CST 2018 0 6905
 
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