深度学习不同激活函数之间的比较下载

weixin_39820535 2020-06-21 03:30:22

本文对深度学习算法中，不同激活函数之间进行了比较。
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神经网络实现人脸识别的MATLAB代码，有图像文件

激活函数神经网络神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function。为什么要用激活函数神经网络中激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力，如不特别说明，激活函数一般而言是非线性函数。假设一个示例神经网络中仅包含线性卷积和全连接运算，那么该网络仅能够表达线性映射，即便增加网络的深度也依旧还是线性映射，难以有效建模

激活函数具体效果常见问题及解决方案Sigmoid训练速度较慢，梯度消失问题显著，适用于输出层概率预测。梯度消失：使用 ReLU 或其他激活函数。训练不稳定：标准化输入数据。慢收敛：调整学习率。ReLU通常能提供较好的训练效果和模型性能，但可能会遇到 Dying ReLU 问题。Dying ReLU：使用 Leaky ReLU 或 Parametric ReLU。输出不平衡：使用 Batch Normalization。过拟合：应用正则化技术。Leaky ReLU。

转自[深度学习中常用激活函数总结 - 知乎] 0. 前言本文总结了几个在深度学习中比较常用的激活函数：Sigmoid、ReLU、LeakyReLU以及Tanh，从激活函数的表达式、导数推导以及简单的编程实现来说明。 1. Sigmoid激活函数 Sigmoid激活函数表达式 Sigmoid导数表达式 Sigmoid编程实现 Sigmoid激活函数以及导函数图像 Sigmoid激活函数也叫做Logistic函数，因为它是线性回归转换为Logistic（逻辑回归）的核心函数，这

当 x0 时，则不存在饱和问题。所以，ReLU 能够在 x>0 时保持梯。ReLU 激活函数将小于 0 的值映射为 0，而大于 0 的值则保持不变，它。即：Softmax 就是将网络输出的。通过 softmax 函数，就。（也就是值对应最大的）节。，这种激活函数运算更为。，那么我们将它理解成。

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