如果输入 < 0,ReLU 输出 0;如果输入 >0,输出等于输入值。 ReLU 计算量小(不涉及除法),一部分神经元的输出为 0 造成了网络的稀疏性,并且减少了参数的相互依存关系,缓解了过拟合问题的发生。 ReLU 的缺点是,梯度较大时,ReLU 单元可能大都是 0,产生大量无效的计算(特征屏蔽太多,导致模型无法学习到有效特征)。
1. 输入参数t,x,u,flag介绍 t: 系统时间 x:系统状态 u:系统输入,即为Simulink中输入给S-Function的数据 flag:系统状态,自动生成,返回的flag决定系统当前执行到哪个S-Function子函数 1. 2. 3. 4. 2. 输出参数sys,x0,str,ts,simStateCompliance介绍 sys : 系统本身,可以理解为下一时刻的系统;同时sys的前...