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
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