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激活函数作用

激活函数作用

作者: chakopht | 来源:发表于2019-11-05 09:41 被阅读0次

1、激活函数作用

解决不能用线性方程概括的问题

感知机原方程:(线性)

y = Wx

添加激活函数:(非线性化)

y = ActiveFunction(Wx)

注意:激活函数必须可微分,因为反向传播的时候需要链式求导

2、激活函数概览:

    sigmoid

\sigma (z)=1/(1+e^{-z})

sigmoid

在多层神经网络中不推荐使用会导致梯度消失

3、ReLU

普通的ReLU负数端斜率是0,Leaky ReLU则是负数端有一个比较小的斜率,而PReLU则是在后向传播中学习到斜率。而Randomized Leaky ReLU则是使用一个均匀分布在训练的时候随机生成斜率,在测试的时候使用均值斜率来计算。

ReLU

relu

LReLU

LReLU


PReLu CReLU ELU

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