sigmoid函数是一个光滑的“S”形曲线,当z趋近于无穷大或负无穷大时,函数值趋近于1或0。在比较小的负参数中,sigmoid函数的函数值非常接近于0,而在比较大的正参数中,sigmoid函数的函数值就趋近于1。 $$\sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}$$ 其中z是函数输入,e是自然常数,$\sigma(z)$ 是函数输出。 (1)...
网络层输入数据容易陷入到非线性的饱和状态并减慢网络收敛,这个影响随着网络深度的增加而放大。 随着网络层的加深,后面网络输入 x x越来越大,而如果我们又采用 Sigmoid 型激活函数,那么每层的输入很容易移动到非线性饱和区域,此时梯度会变得很小甚至接近于 00,导致参数的更新速度就会减慢,进而又会放慢网络的收敛速度。
参数scale(float):正态分布的标准差,对应分布的宽度,scale越大,正态分布的曲线越矮胖,scale越小,曲线越高瘦。 参数size(int 或者整数元组):输出的值赋在shape里,默认为None。
(若axis为空,则删除所有单维度的条目); 返回的是一个数组(注:不会修改原数组的内容)。 作用:从数组中删除单维度条目,即把shape=1的维度去掉,但对非单维度的维度不起作用。 2. 使用场景 在深度学习中,算法的结果通常是数组(包含两对或以上的方括号:[[]] ),如果直接利用这个数组进行画图可能显示界面为空: ...
二分类问题的概率与自变量之间的关系图形往往是一个S型曲线,采用sigmoid函数实现,函数形式为: 对于线性边界的情况,边界形式 最佳参数: 构造预测函数为: sigmoid的函数输出是介于(0,1)之间的,中间值是0.5,公式的含义就很好理解了,因为输出是介于(0,1)之间,也就表明了数据属于某一类别的概率,例如, ...
Andrew提到,对于Logistic回归,使用MSE (均方误差)成本函数。 这不太好,因为将它应用于我们的Sigmoid函数会产生一个具有大量局部最优的非凸成本函数,所以我们最好使用以下物流成本函数: 其中有两个图(一个是y=0图,一个图是y=1图), 浏览4提问于2020-11-23得票数 0...
在逻辑回归的背景下,np.where()是一个NumPy库中的函数,用于根据给定的条件返回一个数组中满足条件的元素的索引或值。 具体来说,np.where()函数的语法如下: np.where(condition, x, y) 参数说明: condition:一个布尔数组或条件表达式,用于指定筛选条件。 x:满足条件的元素将被替换为x中对应位置的元素。 y:不...