在本文中,我们将实现其余未实现的层:全连接层、池化层和激活函数 ReLU。 每一层的实现 全连接层 全连接层是将输入向量X乘以权重矩阵W,然后加上偏置B的过程。下面转载第二篇的图,能按照这个图计算就可以了。 全连接层的实现如下。 voidlinear(constfloat*x,constfloat*weight,constfloat*bias, int64_tin_feature...
因此,有时ReLU激活函数会导致大量神经元死亡,影响网络训练。 总结 ReLU激活函数被广泛应用在深度神经网络中,其由于其简单性及易于实现等优点,使其成为最受欢迎的激活函数之一。但是,它也存在着一些缺点,如梯度消失和死亡神经元。因此,在使用时,要根据具体的应用场景加以灵活运用,从而发挥出其最大的效果。
四、代码实现 from tensorflow.keras import Sequential,layers import tensorflow as tf network = Sequential([ # 网络容器 layers.Conv2D(6,kernel_size=3,strides=1), # 第一个卷积层, 6 个3x3 卷积核 layers.MaxPooling2D(pool_size=2,strides=2), # 高宽各减半的池化层 layers.ReLU(), # 激活函数 ...
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在python中实现relu激活函数非常简单。以下是一个简单的实现: ```python def relu(x): return max(0, x) ``` 在这个实现中,我们只需要比较输入和0的大小关系即可。 五、总结 relu激活函数是一种非常流行的激活函数,它具有很多优点。它是一种非线性函数,在神经网络中使用它可以引入非线性特性;它计算简单,可以...
为了实现多分类问题,输出层应该使用__作为激活函数。A.step函数B.ReLU函数C.softmax函数D.sigmod函数
在上一篇文章中,我们用C语言实现了一个卷积层,并查看了结果。在本文中,我们将实现其余未实现的层:全连接层、池化层和激活函数 ReLU。 每一层的实现 全连接层 全连接层是将输入向量X乘以权重矩阵W,然后加上偏置B的过程。下面转载第二篇的图,能按照这个图计算就可以了。