Softmax函数:f(x_i) = exp(x_i) / sum(exp(x_j)),用于多分类问题的输出层。 Swish函数:f(x) = x * sigmoid(x),一种新的激活函数,效果良好。 Softplus函数:f(x) = ln(1 + exp(x)),平滑且连续。🚀优化器及其优缺点: Stochastic Gradient Descent (SGD):迭代速度快,但易陷入局部最小值。 S...
ReLU函数:f(x) = max(0, x),当输入为负时返回0,正时返回输入值,计算速度快。 Leaky ReLU函数:f(x) = max(0.01x, x),解决ReLU的“死亡”问题,允许负值小范围流动。 Tanh函数:f(x) = (exp(x) - exp(-x)) / (exp(x) + exp(-x)),将输入映射到-1到1之间,适合多层网络。 Softmax函数:f(x...
(1)sigmoid函数的输出映射在(0,1)之间,单调连续,输出范围有限,优化稳定,可以作用输出层。 (2)求导容易。 缺点: (1)容易出现梯度消失(gradient vanishing)现象,当激活函数接近饱和区时,变化缓慢,导数接近0,当进行反向传播时,当前导数需要之前各层导数的乘积,较小的数相乘,导数结果很接近0。 (2)Sigmoid的输出均值...
在Tensoflow 2.0 中可通过 model.compile (optimizer , loss , metrics) 方法绑定损失函数和计算梯度的方法,loss 参数可绑定 tensorflow.keras.losses 中多种已定义的损失函数,常用的 loss 损失函数有下面几种:(当中yi为真实值 yi^为预测值) 2.1 mean_squared_error 均方误差 1defmean_squared_error(y_true, y...
饱和激活函数:sigmod、tanh 非饱和激活函数:ReLU、Leaky Relu、gelu 二、激活函数作用 给神经网络引入非线性元素,使神经网络可以完成非线性映射。如果不使用激活函数,无论神经网络有多少层,都只是线性组合而已。 三、激活函数介绍+优缺点分析 3.1 sigmod sigmoid函数输入一个实值的数,然后将其压缩到0~1的范围内。特...
关于激活函数、损失函数、优化器也是深度学习重要的构建,不同的激活函数、损失函数、优化器适用于不同的应用场景,目前只对损失函数的场景有一定了解,其他待探索。 代码示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 from keras.datasetsimportimdb ...
优化器 激活函数 优化器参数 一些影响优化器的初始化参数 OPTIMIZER_FEATURES_ENABLE:每个版本的Oracle优化器特性都不相同,特别是做了版本升级以后一定要修改这个参数才可以使用仅被该版本支持的优化器特性。可以赋予它的值如:9.2.0、9.0.2、9.0.1、8.1.7、8.1.6等。
常用的激活函数包括 Sigmoid、ReLU和 tanh。激活函数的选择取决于问题的性质和网络的期望行为。例如，由于...
因此也可以认为,只有加入了激活函数之后,深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。激活函数不是真的要去激活什么。在神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。 可微性: 当优化方法是基于梯度的时候,这个性质是必须的。
选择激活函数: Batch Norm (论文地址) 优化算法 可变学习率: 正则项 总结: 使用预训练模型 梯度消失/爆炸 当训练大型,隐藏层较多的网络时,会遇到各种问题,比如梯度消失/爆炸、训练速度很慢、没有足够的训练数据、模型过拟合等。这里总结了一些解决以上问题的方法。 梯度消失指的是网络里面的权重的导数,在进行反向...