因为神经元的传输函数在[0,1]之间区别比较大,如果大于1以后,传输函数值变化不大(导数或斜率就比较小),不利于反向传播算法的执行。反向传播算法需要用到各个神经元传输函数的梯度信息,当神经元的输入太大时(大于1比如),相应的该点自变量梯度值就过小,就无法顺利实现权值和阈值的调整)。传输函数比如logsig或tansig,...
(输入向量值,W参数,输出向量值) 想要知道前一层或者后一层的数据,只能通过前向计算或者反向传播的时候,前层或者后层返回的数据才知道。那么前一层或者后一层传过来的数据,是什么维度的,表示什么含义,一定要统一,不然就乱套了,没有办法传递了 从任意多的全连接层扣出2层来看 考虑这样一个第i层和第i+1层的问...
因为神经元的传输函数在[0,1]之间区别比较大，如果大于1以后，传输函数值变化不大（导数或斜率就比较小），不利于反向传播算法的执行。反向传播算法需要用到各个神经元传输函数的梯度信息，当神经元的输入太大时（大于1比如），相应的该点自变量梯度值就过小，就无法顺利实现权值和阈值的调整）。传输函数...
神经网络几乎都使用了批量归一化批量归一化是一种流行且有效的技术,它可以持续加速深层网络的收敛速度训练神经网络1一化0一神经网络 ,引言BN(BatchNormalization)批量归一化,深度神经网络中常用的归一化方法,自提出以来,便成为模型中最常使用的归一化方法,后续出现的归一化方法大都是以BN为基础做出的改进。BN归一化方法...
神经网络|四种激活函数 | 分享一下在神经网络设计中常用的四种激活函数 : Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax。 Sigmoid函数是一种常用的非线性函数,可以将任何实数映射到0到1之间。它通常用于将不归一化的预测值转换为概率分布。 Tanh函数是Sigmoid函数的双曲版本,它将任何实数映射到-1到1之间。