归一化的实质作用,先归一化,再能激活码? 归一化的实质作用是将数据缩放到一个标准范围(如[0, 1]或[-1, 1])内,以消除不同特征之间的尺度差异,提高数据的一致性和可比性。这种处理有助于提升机器学习模型的性能和训练稳定性。具体来说,归一化的实质作用可以归纳为以下几点: 消除尺度差异:不同特征的取值范围可...
从问题描述来看你做的是回归而不是分类。如果输出本身并不限定在0～1之间，那么输出层应该用线性单元而...
关于Relu激活函数说法正确的是A.经过Relu变换之后的取值在[0,1]之间B.正半区是本身,负半区全为0C.经过Relu变换之后的取值在[-1,1]之间D.经过Rel
以下四个选项中,哪个激活函数的的输出在0~1的范围之间?() A.reluB.tanhC.Leaky ReluD.sigmoid 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 神经网络反向传播传播的是什么?() A.学习率B.迭代次数C.误差D.网络层数 点击查看答案手机看题 单项选择题 在NLP自然语言处理中,不可以做以下选项中的哪个任...
神经网络|四种激活函数 | 分享一下在神经网络设计中常用的四种激活函数 : Sigmoid、Tanh、ReLU和Softmax。 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。
1.sigmoid 特点:可以解释,比如将0-1之间的取值解释成一个神经元的激活率(firing rate) 缺陷: 有饱和区域,是软饱和,在大的正数和负数作为输入的时候,梯度就会变成零,使得神经元基本不能更新。 只有正数输出(不是zero-centered,均值为0?),这就导致所谓的zigzag现象: ...
sigmoid激活函数的主要特点是什么 A 输出值在0到1之间 B 容易饱和 C 输出值在 1到1之间 D 计算复杂 E 适用于深层神经网络 参考答案: A 解析: Sigmoid激活函数的主要特点包括:A. 输出值在0到1之间:Sigmoid函数的输出值范...点击查看答案 你可能感兴趣的试题 问答题下面符合特征选择标准的是A 以上均不对B ...
百度试题 结果1 题目关于归一化描述正确的是()。 A. 归一化可以预防过拟合 B. 归一化没有实质作用 C. 归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间 D. 归一化是一种激活函数 相关知识点: 试题来源: 解析 AC 反馈 收藏