【tensorflow2.0】激活函數activation
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 ...
原文：激活函數keras.Activation
激活函數的用法 激活函數可以通過設置單獨的 Activation 層實現，也可以在構造層對象時通過傳遞 activation 參數實現： 等價於： 你也可以通過傳遞一個逐元素運算的 Theano TensorFlow CNTK 函數來作為激活函數： 預定義激活函數 elu 指數線性單元。 參數 x：輸入張量。 alpha：一個標量，表示負數部分的斜率。 返回 線性指數激活：如果 x gt ，返回值 ...
2020-04-30 00:06 0 945 推薦指數：
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