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神经元建模 激活函数
时间 2021-01-08
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1、sigmoid函数 缺点:当输入大于或者小于某一个值以后,函数的导数为0,也就是说函数的梯度为0。梯度为0的话,就没法更新网络参数了,网络永远没法收敛,导致梯度消失的现象。所以一般不使用sigmoid函数作为激活函数。 2、relu函数 优点:可以解决梯度消失的问题,当输入x大于0的时候,函数导数为常数1。 函数梯度的求解非常简单。 大部分神
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