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。 ReLU激活函数是一种简单的非线性函数,其数学表达式为f(x) = max(0, x)。当输入值大于0时,ReLU函数输出该值;当输入值小于或等于0时,ReLU函数输出0。 Softmax是一种常用的激活函数,主要用于多分类问题中,可以将输入的神经元转化为概率分布。它...
百度试题 结果1 题目sigmoid作为经典的激活函数,经过sigmoid函数的输出值会被压缩到多大() A. [0,1] B. [0,2] C. [0,3] D. [-1,1] 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
假设神经元的激活函数是sigmoid函数,则下列描述正确的是( ) A.当神经元的输出接近1的时候,认为它被激活B.当神经元的输出接近0的时候,认为它被激活C.当神经元的输出接近1的时候,认为它被抑制D.当神经元的输出接近0的时候,认为它被抑制相关知识点: 试题来源: 解析 AD 反馈 收藏 ...
激活函数的高级特性及其对模型训练影响的描述 哪一项表述最为精确且深入地阐述了Sigmoid与ReLU在输出层应用时的主要差异 A Sigmoid函数由于其饱和性 容易在深层网络中导致梯度消失问题 而ReLU通过其线性区域能够有效缓解梯度消失 因此ReLU总是优于Sigmoid作为二分类输出层的激活函数 B Sigmoid函数的输出范围限制在 0 1 ...
假设神经元的激活函数是sigmoid函数,则下列描述正确的是( ) A. 当神经元的输出接近1的时候,认为它被激活 B. 当神经元的输出接近0的时候,认为它被激活 C. 当神经元的输出接近1的时候,认为它被抑制 D. 当神经元的输出接近0的时候,认为它被抑制 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 目标最...
- ReLu 类激活函数,一般使用 Kaiming (2015) 的方法,保持输入和输出方差一致 Xavier初始化的实现过程基本上遵循以下步骤: 1,方差计算:计算权重的方差。这是基于输入(n_in)和输出(n_out)神经元的数量来确定的。 2,权重分配:接着,根据上一步计算得到的方差,从一个以0为均值的高斯分布(正态分布)或均匀分布中...
假设神经元的激活函数是sigmoid函数,则下列描述正确的是( ) A.当神经元的输出接近1的时候,认为它被激活B.当神经元的输出接近0的时候,认为它被激活C.当神经元的输出接近1的时候,认为它被抑制D.当神经元的输出接近0的时候,认为它被抑制相关知识点: 试题来源: 解析 A,D 反馈 收藏 ...
下列关于神经网络激活函数的描述中 哪些是正确的 A Tanh函数相比Sigmoid函数 其输出范围更广 因此总是优于Sigmoid B Softmax函数可以将任意实数向量转化为概率分布 常用于多分类问题的输出层 C ReLU函数可以解决梯度消失问题 常用于隐藏层 D Sigmoid函数的输出范围是 0 1 适用于二分类问题的输出层 答案:答案:B 解...