深度学习激活函数优缺点分析

转自：https://blog.csdn.net/not_guy/article/details/78749509 在深度学习中，信号从一个神经元传入到下一层神经元之前是通过线性叠加来计算的，而进入下一层神经元需要经过非线性的激活函数，继续往下传递，如此循环下去。由于这些非线性函数的反复叠加，才使得神经网络有足够的capacity来抓取复杂的特征。 为什么要使用非线性激活函数？ 答：如果不使用激活

>>阅读原文<<