ReLU（Rectified Linear Unit）常用于神经网络的激活函数，有以下几个原因：非线性：ReLU是一个非线性函数，可以帮助神经网络模型学习非线性关系。相比于线性函数（如传统的sigmoid函数和tanh函数），ReLU在训练神经网络时能够更好地捕捉数据中的非线性关系，从而提高模型的性能。稀疏性：ReLU的输出值在输入大于0时是固定...
对于线性函数而言,ReLU的表达能力更强(结合其“稀疏表达能力”理解) 对于非线性函数而言,ReLU由于非负区间的梯度为常数,因此不存在梯度消失问题(Vanishing Gradient Problem),使得模型的收敛速度维持在一个稳定状态。 缺点 ReLU的输出不是”0均值的” Dead ReLU Problem(神经元坏死现象):某些神经元可能永远不会被激活,...
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。 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...
卷积神经网络常用的激活函数是ReLU函数,相比于 Sigmoid等S型激活函数,它具有( )等特性A.不饱和B.稀疏C.计算快D.随机
卷积神经网络常用的激活函数是ReLU函数,相比于 Sigmoid等S型激活函数,它具有( )等特性A.不饱和B.稀疏C.计算快D.随机的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习
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 参考答案: B ...
每个神经元学习一个有限的函数:f(.) = g(W*X) 其中 W 是要学习的权重向量,X 是输入向量,g(.) 是非线性变换。W*X 可以可视化为高维空间(超平面)中的一条线(正在学习),而 g(.) 可以是任何非线性可微函数,如 sigmoid、tanh、ReLU 等(常用于深度学习领域)。在神经网络中学习无非就是找到最佳权重向量 W...