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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基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-06-激活函数 -- 激活函数也是神经网络中一个很重的部分。每一层的网络输出都要经过激活函数。比较常用的有linear，sigmoid，tanh，softmax等。Keras内置提供了很全的激活函数，包括像LeakyReLU和PReLU这种比较新的激活函数。

神经网络和深度学习中的激活函数在激发隐藏节点以产生更理想的输出方面起着重要作用。 激活函数的主要目的是将非线性特性引入模型。在人工神经网络中，给定一个输入或一组输入，节点的激活函数定义该节点的输出。可以将标准集成电路视为激活功能的控制器，根据输入的不同，激活功能可以是“ ON”或“ OFF”。 Sigmoid和tanh是单调、可微的激活函数，是在RELU出现以前比较流行的激活函数。然而，随着时间的推移，这些函数会遭受饱和，这导致出现梯度消失的问题。解决这一问题的另一种和最流行的激活函数是直线修正单.

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