CNN學習筆記：激活函數

阿新 • • 發佈：2019-02-08

說明 param 情況 cnn fall 並且輸入 inf oid

CNN學習筆記：激活函數

激活函數

　　使用一個神經網絡時，需要決定使用哪種激活函數用隱藏層上，哪種用在輸出節點上。

　　在神經網路的前向傳播中，

sigmoid函數

　　之前在線性回歸中，我們用過這個函數，使我們的輸出值平滑地處於0~1之間。

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說明：除非輸出層是一個二分類問題否則基本不會用它。

雙曲正切函數

　　tanh函數是sigmoid的向下平移和伸縮後的結果。對它進行了變形後，穿過了原

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　　結果表明，如果在隱藏層上使用函數tanh

函數。因為函數值域在-1和+1的激活函數，其均值是更接近零均值的。在訓練一個算法模型時，如果使用tanh函數代替sigmoid函數中心化數據，使得數據的平均值更接近0而不是0.5.

　　Relu作為神經元的激活函數，定義了該神經元在線性變換 $技術分享圖片$ $技術分享圖片$ 至下一層神經元或作為整個神經網絡的輸出（取決現神經元在網絡結構中所處位置）。

　　只要

選擇激活函數的經驗法則：

　　如果輸出是0、1值（二分類問題），則輸出層選擇sigmoid函數，然後其它的所有單元都選擇Relu函數。

　　最常用的默認函數，，如果不確定用哪個激活函數，就使用ReLu

或者Leaky ReLu

帶泄露線性整流函數（Leaky ReLU）

　　在輸入值 $技術分享圖片$

　　在深度學習中，如果設定 $技術分享圖片$

CNN學習筆記：激活函數

說明 param 情況 cnn fall 並且輸入 inf oid CNN學習筆記：激活函數激活函數　　使用一個神經網絡時，需要決定使用哪種激活函數用隱藏層上，哪種用在輸出節點上。　　在神經網路的前向傳播中，這兩步會使用到sigmoid函數。sigmoid

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激活函數筆記

ima 技術 detail png cto proc .net http shadow sigmod [0,1]tanh [-1,1]relu max(0,x)參考：http://blog.csdn.net/u013146742/article/details/519865

【深度學習】深入理解ReLU(Rectifie Linear Units)激活函數

appdata 稀疏編碼去掉 ren lock per 作用開始 href 論文參考：Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper） Part 0：傳統激活函數、腦神經元激活頻率研究、稀疏激活性

深度學習激活函數們

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深度學習之激活函數、優化方法和正則化

形式 unit 優勢神經元必須 vat 數值 line 利用激活函數（activate function）在神經元中非常重要，為了增強網絡的表示能力和學習能力，激活函數需要具備以下幾點性質：（1）連續並可導的非線性函數，以便於利用數值優化的方法來學習網絡參數。

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