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深度学习中的一些激活函数

深度学习中的一些激活函数

作者: 吴金君 | 来源:发表于2018-08-01 20:11 被阅读0次

0.引言

激活函数的作用没啥说的,就是在神经元的线性计算之后进行的一个非线性映射。通过下面这个图就可以了解到。本文仅对几个激活函数进行梳理对比,只作为速查和备忘,而不讲解具体原理。

  1. sigmoid
  2. tanh
  3. ReLU
  4. Leaky ReLU

请先到原文https://zhuanlan.zhihu.com/p/25110450看看,我只是简单摘录了一些内容过来,

(图来自https://zhuanlan.zhihu.com/p/25110450,知乎,夏飞,Google软件工程师)
这里先对Sigmoid,Tanh,ReLU,Leaky ReLU.

1. Sigmoid函数

sigmoid.png
tanh.png
relu.png
leakyrelu.png
leaky\_relu(x)=max(\alpha x,x)
优点:
1.解决了神经元不可逆死亡的问题
缺点:
1.理论可解释性不强,在实践中不见得效果好于经典ReLU

本文参考:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25110450
https://blog.csdn.net/piaodexin/article/details/77162766

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    激活函数: Sigmoid Leaky ReLU ReLU tanh(x) ELU

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