解析 C。解析:激活函数在深度学习的前向传播中起到使模型具有非线性表达能力的作用。如果没有激活函数,神经网络就只是一个线性模型,无法拟合复杂的非线性函数。增加模型复杂度和提高准确率不是激活函数的主要作用,激活函数对训练速度的影响也不是主要的。
百度试题 结果1 题目在深度学习中,激活函数的主要作用是? A. 增加模型复杂度 B. 引入非线性 C. 减少计算时间 D. 增加数据量 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
激活函数的作用有: 1.非线性化:神经网络模型由各层神经元组成,每层的输入都是连续的,但是只有经过非线性变换后,才能将连续型输入变为离散形输出,激活函数就是采用不同的非线性函数来实现这一点。 2.提高模型准确率:只有经过激活函数的处理,神经网络才能发挥最好的表现,从而得到更加准确的模型预测结果。 3.缓解...
激活函数又叫作非线性变换,是神经网络的核心技术之一,它的作用是加入非线性的计算,使得神经网络能够模拟非线性的数据集和处理复杂的问题。它可以控制数据的流动,这是能够提高神经网络的准确度的一个关键技术。 首先,激活函数能够实现因果关系和模式识别,它能够将无关数据转换为相关数据,可以更好地识别和处理特定的模式...
在深度学习中,激活函数主要用于引入非线性因素,使神经网络具备学习和表达复杂函数的能力。激活函数将神经元的输入转换为输出,并且通过梯度反向传播来更新神经网络的参数。激活函数的作用包括: 非线性化:激活函数引入非线性因素,使神经网络可以学习和表达复杂的非线性关系。
一、激活函数的作用 激活函数在神经网络中起到了至关重要的作用,它能够将输入信号转化为输出信号,引入非线性,增加网络的表达能力。激活函数的作用主要体现在以下几个方面:引入非线性:线性函数的叠加仍然是线性的,而神经网络需要具备处理非线性问题的能力。激活函数通过引入非线性,使得神经网络可以处理更加复杂的问题...
激活函数可作用于感知机(wx+b)累加的总和 ,所谓的激活就是把输出值必须要大于,节点才可以被激活,不然就处于睡眠状态。 2.激活函数的作用 提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数,那么该网络仅能够表达线性映射,此时即便有再多的隐藏层,其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为,只有加入了激活函数...
1. 激活函数的作用 在深度学习中,激活函数的作用主要有以下几个方面: 1.1 引入非线性 线性函数的组合仍然是线性的,因此如果神经网络的每一层都使用线性激活函数,那么整个网络的表达能力将受限。激活函数的引入可以将线性变换转化为非线性变换,使得神经网络具备更强的表达能力,可以处理更加复杂的问题。
百度试题 结果1 题目()激活函数的作用为给神经元引入了非线性因素,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数,深层神经网络表达能力更强大,可以应用到众多的非线性模型中。 A. 正确 B. 错误 相关知识点: 试题来源: 解析 A