激活函數:將神經網絡上一層的輸入,經過神經網絡層的非線性變換轉換后,通過激活函數,得到輸出。常見的激活函數包括:sigmoid, tanh, relu等。https://blog.csdn.net/u013250416/article/details/80991831 損失函數:度量神經網絡 ...
目錄 . 激活函數 . . 為什么需要激活函數 激勵函數 . . . ReLU . . . sigmod . . . tanh . . Pytorch常見激活函數 . 損失函數 . . Keras內置的損失函數 . . . Keras core Loss . . . mean squared error . . . mean absolute error . . . binary crossen ...
2020-09-28 11:56 0 480 推薦指數:
激活函數:將神經網絡上一層的輸入,經過神經網絡層的非線性變換轉換后,通過激活函數,得到輸出。常見的激活函數包括:sigmoid, tanh, relu等。https://blog.csdn.net/u013250416/article/details/80991831 損失函數:度量神經網絡 ...
一、激活函數 1、從ReLU到GELU,一文概覽神經網絡的激活函數: https://zhuanlan.zhihu.com/p/98863801 2、tensorflow使用激活函數:一種是作為某些層的activation參數指定,另一種是顯式添加layers.Activation激活層 ...
前言 AI 人工智能包含了機器學習與深度學習,在前幾篇文章曾經介紹過機器學習的基礎知識,包括了監督學習和無監督學習,有興趣的朋友可以閱讀《 Python 機器學習實戰 》。而深度學習開始只是機器學習 ...
神經網絡的復雜度 1.空間復雜度 層數 = 隱藏層的層數 + 1個輸出層 總參數 = 總w + 總b 2.時間復雜度 乘加運算次數 = 總w 指數衰減學習率 ...
1. 激活函數 1.1 各激活函數曲線對比 常用激活函數: 1.2 各激活函數優缺點 sigmoid函數 優點:在於輸出映射在(0,1)范圍內,單調連續,適合用作輸出層,求導容易 缺點:一旦輸入落入飽和區,一階導數接近0,就可能產生 ...
1、損失函數主要分為回歸損失函數和分類損失函數。 回歸: (1)L2損失(均方誤差)MSE (2)L1損失(平均絕對值誤差)MAE---考慮方向---->平均偏差MBE (3)Huber損失(平滑的平均絕對誤差) (4)Log-Cosh損失 (5)分位數損失。更關注區間預測 分類 ...
激活函數 各激活函數曲線對比 常用激活函數: 各激活函數優缺點 sigmoid函數 tanh函數 relu函數 elu函數 softplus函數 softmax函數 dropout函數 一般規則 損失 ...
[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 ...