二、Tanh 激活函数 公式:⭐除了下面这个经典表达,tanh 还很多种写法,有时一眼还不认识了,其实都等价的 值域:⭐具有数据居中优势,隐藏层出来的激活值平均数接近0,且导数不为 0 导数:⭐可惜还是存在和 Sigmoid 一样的缺陷,函数两端导数趋近于 0,也容易出现梯度消失 三、ReLU 激活函数 公式:⭐ReLu 是当前...
Sigmoid和Tanh是饱和激活函数,而ReLU以及其变种为非饱和激活函数。非饱和激活函数主要有如下优势: 1.非饱和激活函数可以解决梯度消失问题。 2.非饱和激活函数可以加速收敛。 各激活函数图像 梯度消失(Vanishing Gradients) Sigmoid的函数图像和Sigmoid的梯度函数图像分别为(a)、(e),从图像可以看出,函数两个边缘的梯度约...
百度试题 结果1 题目在输出层不能使用以下哪种激活函数来分类图像? A. sigmoid B. Tanh C. ReLU D. If(x>5,1,0) 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目在输出层不能使用以下哪种激活函数来分类图像? A. sigmoid B. If(x>5,1,0) C. ReLU D. Tanh 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏