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...
以下四个选项中,哪个激活函数的的输出在0~1的范围之间?() A.reluB.tanhC.Leaky ReluD.sigmoid 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 神经网络反向传播传播的是什么?() A.学习率B.迭代次数C.误差D.网络层数 点击查看答案手机看题 单项选择题 在NLP自然语言处理中,不可以做以下选项中的哪个任...
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 ...
A.激活函数输出值接近于0或1的情况 B.激活函数输出值在某一范围内波动的情况 C.激活函数梯度接近于0的情况 D.激活函数输出值不稳定的情况
sigmoid激活函数的主要特点是什么 A 输出值在0到1之间 B 容易饱和 C 输出值在 1到1之间 D 计算复杂 E 适用于深层神经网络 答案:答案:A 解析: Sigmoid激活函数的主要特点包括:A. 输出值在0到1之间:Sigmoid函数的输出值范... 点击查看完整答案手机看题 你可能感兴趣的试题 问答题 下面符合特征选择标准的是A...