激活函數，損失函數，優化器
目錄 1. 激活函數 1.1. 為什么需要激活函數（激勵函數） 1.1.1. ReLU 1.1.2. sigmod 1.1.3. tanh 1.2. Pytorch常見激活函數 ...
原文：深度學習：激活函數、損失函數、優化函數的區別
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 u article details 損失函數：度量神經網絡的輸出的預測值，與實際值之間的差距的一種方式。常見的損失函數包括：最小二乘損失函數 交叉熵損失函數 回歸中使用的smooth L 損失函數等。 優 ...
2020-11-03 19:11 0 538 推薦指數：
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：1.Sigmoid函數的輸出映射在((0,1)">0,1)之間，單調連續，輸出范圍有限，優化穩定，可以用作輸出層。2. ...
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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的一分支領域，它更強調從連續的層中進行學習，這種層級結構中的每一層代表不同程序的抽象，層級越高 ...
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深度學習常用激活函數
參考(https://www.cnblogs.com/home123/p/7484558.html) (https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/79932893) Sigmoid函數 Sigmoid函數曾被廣泛地應用，但由於其自身的一些缺陷 ...
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