常用激活函数activation function(Softmax、Sigmoid、Tanh、ReLU和Leaky ReLU) 附激活函数图像绘制python代码 发布于 2023-03-05 10:35・IP 属地天津 激活函数 赞同添加评论 分享喜欢收藏申请转载 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧 推荐阅读 谁才是合格的激活函数 ...
sigmoid函数⼀般只⽤于⼆分类的输出层 tensorflow实现: y = tf.nn.sigmoid(x) 7.常见激活函数---tanh(双曲正切曲线) 数学表达式: 数学表达式 表达式图像: 优点: 激活函数是以0为中⼼的,值域较大,斜率较大,收敛速度要⽐sigmoid快,减少迭代次数。 缺点: 依然存在梯度消问题:通过归一化,当输入∈[-1,...
这个激活函数就是为了解决ReLU中的神经坏死而生的,几乎和ReLU差不多。其函数形式为: lambda通常非常小,作用是在当函数小于0时仍然能够具有一点点梯度。 函数图像如图5所示: 图5 Leaky ReLU函数图像 导函数图像如图6所示: 图6 leaky_ReLU导函数图像 优点: 克服了ReLU神经元坏死的情况; 缺点: 欢迎补充 4. Tanh ...
sigmoid函数导数 梯度消失:反向传播利用的是梯度下降法,反向传播时,每经过一个sigmoid层,就需要乘以一个小于0.25的梯度(也就是sigmoid函数的导数),随着神经网络层数增加,梯度会越来越小,最后梯度衰减到接近0,即梯度消失。 2.tanh函数 tanh函数的输出区间是在(-1,1)之间,整个函数是以0为中心的(一般二分类问题中,...
常用激活函数说明 ==sigmoid== 优缺点 优点 缺点 ==tanh== 优缺点 优点 缺点 ==ReLu== 优缺点 优点 缺点 ==简单介绍Leakly ReLU函数== ==简单介绍ELU函数== 参考 说明 为什么要使用激活函数 在深度学习中,信号从一个神经元传入到下一层神经元之前是通过线性加权和来计算的,而进入下一层神经元需要经过非线...
1、Softmax(也可视作激活函数) 常用且重要的一种归一化函数,其将输入值映射为0-1之间的概率实数,常用于多分类。 公式: 2、Sigmoid 使用范围最广的一种激活函数,具有指数形状。 公式: 优点: 在物理意义上最为接近神经元,输出是(0,1),可以被表示做概率或者用于输入的归一化,平滑的渐变,防止输出值“跳跃”。