Sigmoid激活函数的取值范围为(0,1) 优点: 1.Sigmoid函数的输出映射在之间,单调连续,输出范围有限,优化稳定,可以用作输出层。 2.求导容易。 缺点: 1.由于其软饱和性,容易产生梯度消失,导致训练出现问题。 2.其输出并不是以0为中心的。 Tanh激活函数的取值范围为(-1,1) 优点: 1.比Sigmoid函数收敛速度更快。
1 Sigmoid激活函数 Sigmoid激活函数的数学表达式为: f(x)=11+e−x 函数图像如下: Sigmoid激活函数的优点如下: 其值域为[0,1],非常适合作为模型的输出函数用于输出一个0~1范围内的概率值,比如用于表示二分类的类别或者用于表示置信度。 该函数是连续可导的,可以提供非常平滑的梯度值,防止模型训练过程中出现突变...
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,可以用作输出层。 2.求导容易。 缺点: 1.由于其软饱和性,容易产生梯度消失,导致训练出现问题。 2.其输出并不是以0为中心的。 3.计算exp比较耗时 tanh函数 现在,比起Sigmoid函数我们通常更倾向于tanh函数。tanh函数被定义为 函数位于[-1,...
1 import tensorflow as tf 2 sess = tf.Session() 1. 2. 创建常量格式如下: 1 tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False) 1. 例1: 1 node1 = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32) 2 node2 = tf.constant(4.0) 3 print(sess.run([node1, node2])) ...
1. Sigmoid 激活函数 Sigmoid 函数的图像看起来像一个 S 形曲线。 函数表达式如下: 在什么情况下适合使用 Sigmoid 激活函数呢? Sigmoid 函数的输出范围是 0 到 1。由于输出值限定在 0 到 1,因此它对每个神经元的输出进行了归一化; 用于将预测概率作为输出的模型。由于概率的取值范围是 0 到 1,因此 Sigmoid ...
换句话说，由于网络的深度问题和激活函数返回的数值在0和1之间，它们的梯度趋于消失，这叫做消失梯度问题...
在sigmod函数中我们可以看到,其输出是在(0,1)这个开区间内,这点很有意思,可以联想到概率,但是严格意义上讲,不要当成概率。sigmod函数曾经是比较流行的,它可以想象成一个神经元的放电率,在中间斜率比较大的地方是神经元的敏感区,在两边斜率很平缓的地方是神经元的抑制区。
Sigmoid导函数定义域在[0,1]的图像: 2019062204.png Sigmoid函数的表达式或图像,将定义域为 的数映射到 ,我们可以知道,只要是sigmoid作为该层的激活函数,该层的输出都是(0,1),从而导致,下一层再次经过线性变化和非线性变换的输出也是(0,1),特别说明,第一层的输入是自己传入的数据(不仅限于(0,1))。
以keep_prob的概率值决定是否被抑制,若抑制则神经元为0,若不被抑制,则神经元输出值y image.png 各激活函数运行代码: note:代码运行环境 windows10, python3.x, tensorflow1.4.0 importtensorflowastf a=tf.constant([[1.,2.],[5.,-2.]])relu_a=tf.nn.relu(a)sigmoid_a=tf.nn.sigmoid(a)tanh_a=...
sigmoid激活函数是一种非线性函数,可以将输入的实数值映射到0-1之间的值,并且具有饱和性。它的输入可以是任意实数,输出结果总是在0和1之间,并且满足一定的对称性。它的表达式为: $$f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$$ sigmoid激活函数的优点有: 1.它具有非线性特性,可以用来拟合复杂的非线性数据。 2.它的输出...