解决方案1:线性变换(图3) 解决方案2:引入非线性函数 分类: tanh——双切正切函数,取值范围[-1,1] sigmoid——采用S形函数,取值范围[0,1] ReLU——简单粗暴,大于0的留下,否则一律为0 softmax——计算每个类别的可能性,经常被使用于神经网络的输出层; 最后使用argmax函数得到:最大可能性的类。 softmax: ...
假设h(x)是一个激活函数,对于其导数而言,当x趋近于正无穷时,函数的导数趋近于零,我们称其为右饱和;同理,当x趋近于负无穷时,函数的导数趋近于零,称其为左饱和。若一个函数既满足左饱和又满足右饱和,则该函数为饱和,典型的有sigmoid、Tanh函数。 硬饱和: 对于任意的x。若存在常数c,当x>c时,恒有 成立,则...
饱和激活函数,例如sigmoid和tanh,否则为非饱和激活函数,例如Relu及其变体。 2.非饱和激活函数的优势有两点 能解决所谓的“梯度消失”问题 加快模型收敛速度 3.ReLU(Rectified Linear Units) 由于其线性、非饱和的形式,能够加速收敛 比起sigmoid和tanh中的指数运算,relu计算简单 x>0是,梯度始终为1,有效缓解了梯度弥散...
饱和激活函数与非饱和激活函数在神经网络中扮演着关键角色。饱和激活函数如sigmoid和tanh，其输出特性在特定区间内呈现线性，超出区间后表现为恒定值，导致梯度接近零，这在深度学习中可能导致梯度消失问题。相对的，非饱和激活函数如ReLU及其变体，其输出在正区间为线性，不饱和，避免了梯度消失问题，使得网络...
非饱和激活函数:只满足右饱和或左饱和中的一个,或都不满足,则称作非饱和激活函数,有 ReLU 及其他的变种 非饱和激活函数的优点: 1、解决梯度消失的问题,以 ReLU 为例,当 x 小于等于 0 时,ReLU 的梯度为 0,但是当 x 大于 0 时,ReLU 的梯度恒为 1,这样即使是 N 层的梯度相乘,也还是 1,即不会产生梯度...
#详解# 激活函数中的 饱和、软饱和、硬饱和blog.csdn.net/lch551218/article/details/112196685 假设h(x)是一个激活函数。 1. 饱和 当我们的x趋近于正无穷,h(x)'趋近于0,那么我们称之为右饱和。 当我们的n趋近于负无穷,h(x)'趋近于0,那么我们称之为左饱和。
与sigmoid类似,Tanh 函数也会有梯度消失的问题,因此在饱和时(x很大或很小时)也会「杀死」梯度。 幂函数耗时 3.ReLU激活函数 ReLU函数又称为修正线性单元(Rectified Linear Unit),是一种分段线性函数,其弥补了sigmoid函数以及tanh函数的梯度消失问题,在目前的深度神经网络中被广泛使用。ReLU函数本质上是一个斜坡(ramp...
激活函数饱和区,以sigmoid 函数为例:图1中左下角和右上角的平缓区域。饱和区(平缓区域)会带来以下问题: a. 梯度消失问题(平缓区梯度几乎为0),这个问题对于sigmoid函数的两种应用都是存在的; b.对于输入x,输出y的区分度不高,这个问题主要针对第二种应用; ...
激活函数的饱和,左饱和、右饱和、软饱和、硬饱和、非饱和 分类: 深度学习 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 我们都是大好青年 粉丝- 56 关注- 10 +加关注 0 0 升级成为会员 « 上一篇: 出现梯度消失和梯度爆炸的原因及解决方案 » 下一篇: 在训练过程中loss出现NaN的原因以及可以采取的方法...
在深度学习中,什么是激活函数的饱和现象()? 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 点击查看答案&解析手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 在机器学习中,哪个概念描述了从历史数据中学习并预测未来的能力()? A...