Deep learning系列（七）激活函数
1. sigmoid激活函数 sigmoid将一个实数输入映射到[0,1]范围内，以下图（左）所示。使用sigmoid做为激活函数存在如下几个问题：html 梯度饱和。当函数激活值接近于0或者1时，函数的梯度接近于0。在反向传播计算梯度过程当中： δ(l)=(W(l))Tδ(l+1)∗f′(z(L)) ，每层残差接近于0，计算出的梯度也不可避免地接近于0。这样在参数微调过程当中，会引发参数弥散问题
相关文章
- 1. Deep learning系列（七）激活函数
- 2. deep learning激活函数实现之cudnn
- 3. deep learning 四种激活函数比较
- 4. 【Deep Learning学习】激活函数（Activation function）
- 5. Deep Learning 基础 -- 激活函数/损失函数
- 6. Learning Activation Functions to Improve Deep Neural Networks（APL激活函数）
- 7. 系列之7-激活函数
- 8. 激活函数
- 9. 激活函数（2）Softmax激活函数
- 10. Machine Learning 常用激活函数
- 更多相关文章...
- • Scala List(列表) - Scala教程
- • XSL-FO 列表 - XSL-FO 教程
- • Docker容器实战(七) - 容器眼光下的文件系统
- • Flink 数据传输及反压详解
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. Deep learning系列（七）激活函数
- 2. deep learning激活函数实现之cudnn
- 3. deep learning 四种激活函数比较
- 4. 【Deep Learning学习】激活函数（Activation function）
- 5. Deep Learning 基础 -- 激活函数/损失函数
- 6. Learning Activation Functions to Improve Deep Neural Networks（APL激活函数）
- 7. 系列之7-激活函数
- 8. 激活函数
- 9. 激活函数（2）Softmax激活函数
- 10. Machine Learning 常用激活函数