ReLU神经元死亡问题是指在训练过程中，由于某些神经元的输入长期为负，导致这些神经元的梯度始终为0，从...
这种异常值可能会使 ReLU 永久关闭,而杀死神经元。 由此可见,神经网络中的梯度消失问题是个多元化的问题,不仅仅局限于由于激活函数导数连乘导致的梯度消失。 话说回来,很多激活函数比如 LeakyReLU 把小于 0 的输入的输出不设为 0,从而缓解这个问题,其实现在这个问题已经被 BN 解决了。回到上述我们分析的原因,导致 Re...
问题1:不是,神经元死亡后是可以复活的,因为其他的神经元可以传梯度下去从而导致下一次的输入发生变化。神经元死亡一般是突然来了一个大的梯度,导致无论怎么微调输入,都无法再使神经元输出为正数,所以神经元无法调整参数,永久死亡。 问题2:不是,因为可以复活,所以<0未必是绝对死亡,但是非线性确实是relu输出为0带来...
这就是所谓的神经元死亡。 如此看来,尽管 ReLU 解决了因激活函数导数的绝对值小于 1,在反向传播连乘的过程中迅速变小消失至 0 的问题,但由于它在输入为负的区段导数恒为零,而使得它对异常值特别敏感。这种异常值可能会使 ReLU 永久关闭,而杀死神经元。 由此可见,神经网络中的梯度消失问题是个多元化的问题,不...
B. Tanh 函数。 C. Sigmoid 函数。 D. Softmax 函数。 相关知识点: 试题来源: 解析 A。ReLU 函数在输入为负数时输出为零,在训练过程中,如果某个神经元的输入一直为负数,那么该神经元的权重将无法更新,可能会导致“神经元死亡”问题。Tanh 函数、Sigmoid 函数和 Softmax 函数一般不会出现这种问题。
以下哪个激活函数在训练过程中可能会出现“神经元死亡”问题?( )搜索 题目 以下哪个激活函数在训练过程中可能会出现“神经元死亡”问题?( ) 答案 A,D 解析 null 本题来源 题目:以下哪个激活函数在训练过程中可能会出现“神经元死亡”问题?( ) 来源: 深度学习题集 收藏 反馈 分享...
兴奋在神经元之间需要通过突触结构进行传递,突触包括突触前膜、突触间隙、突触后膜,其具体的传递过程为:兴奋以电流的形式传导到轴突末梢时,突触小泡释放递质(化学信号),递质作用于突触后膜,引起突触后膜产生膜电位(电信号),从而将兴奋传递到下一个神经元。根据题干信息分析可知,谷氨酸是一种兴奋性神经递质,可以使得突...
臂丛神经由神经的轴突及其外面的多层包膜构成,兴奋以电信号的形式在神经纤维上传导,如用一定器械钳夹臂丛神经前束可造成损伤。故答案为:神经元;电信号。2.【答案】(1)右侧锁骨下切口剪开皮肤,分离浅筋膜、胸大肌和深筋膜,钳夹臂丛神经前束;(2)NRG-1能促进大鼠臂丛神经损伤后动作电位传导的恢复【解析】由分析可知,...
田主任您好,我想请教几个问题: 1.有这样一种说法:神经元无法再生,但是神经可以一定程度上再生。这种说法是正确的吗? 2.如果上面的说法是正确的,原因是不是有的情况下有一个多个神经元的部分结构被破坏,但神经元并没有死掉,所以神经可以再生? 3.鼻腔内感觉气流的感受器和神经属于周围神经系统吗? 4.感受器属于受...
英国老年研究中心的研究人员发现,脑梗死病人脑中有新生神经元存在,这为治疗包括脑梗死在内的脑猝死提供了可能。请回答下列问题: (1)脑部神经元的直接生活环境是 ___(填“血浆”“组织液”或“淋巴”),血管阻塞使相关部位的内环境中化学成分和 ___等理化性质发生改变,从而导致神经元代谢素乱,最终导致细胞坏死,由...