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目标检测:横向理论基础
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4、激活函数
AI大道理
2025-01-22 13:16:27
课时名称
课时知识点
4、激活函数
《目标检测:横向理论基础》课程致力于帮助学生学习目标检测横向理论基础。常心老师将手把手从0开始解读目标检测概念、网络结构、训练和推理流程,剖析目标检测网络结构,解读每个模块为什么存在、作用是什么,包括Backbone、neck、head,剖析目标检测训练和推理中的每一个步骤为什么存在、作用是什么,包括标签分配、损失函数、优化器、NMS,捋顺目标检测具体实现的每个模块与步骤。
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4、激活函数
课时名称课时知识点4、激活函数《目标检测:横向理论基础》课程致力于帮助学生学习目标检测横向理论基础。常心老师将手把手从0开始解读目标检测概念、网络结构、训练和推理流程,剖析目标检测网络结构,解读每个模块为什么存在、作用是什么,包括Backbone、n
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激活函数
(激励函数)理解与总结
引言 学习神经网络的时候我们总是听到
激活函数
这个词,而且很多资料都会提到常用的
激活函数
,比如Sigmoid函数、tanh函数、Relu函数。那么我们就来详细了解下
激活函数
方方面面的知识。本文的内容包括几个部分: 什么是
激活函数
?
激活函数
的用途(为什么需要
激活函数
)? 有哪些
激活函数
,都有什么性质和特点? 应用中如何选择合适的
激活函数
? 如果你对以上几个问题不是很清楚,下面的内容对你是有...
深度学习笔记(三):
激活函数
和损失函数
这一部分来探讨下
激活函数
和损失函数。在之前的logistic和神经网络中,
激活函数
是sigmoid, 损失函数是平方函数。但是这并不是固定的。事实上,这两部分都有很多其他不错的选项,下面来一一讨论3.
激活函数
和损失函数3.1
激活函数
关于
激活函数
,首先要搞清楚的问题是,
激活函数
是什么,有什么用?不用
激活函数
可不可以?答案是不可以。
激活函数
的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有
激活函数
,那么
激活函数
之ReLU函数
0 前言
激活函数
的引入是为了增加神经网络模型的非线性,没有
激活函数
每层就相当于矩阵相乘。每一层输出都是上层的输入的线性函数,无论神经网络多少层,输出都是输入的线性组合,就是最原始的感知机 加入
激活函数
,给神经元引入非线性因素,神经网络可以任意逼近任何非线性函数,这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。 1
激活函数
之ReLU函数 ReLU函数是目前比较火的一个
激活函数
,函数公式:,函...
激活函数
、Sigmoid
激活函数
、tanh
激活函数
、ReLU
激活函数
、Leaky ReLU
激活函数
、Parametric ReLU
激活函数
详细介绍及其原理详解
本文总结了关于
激活函数
、Sigmoid
激活函数
、tanh
激活函数
、ReLU
激活函数
、Leaky ReLU
激活函数
、Parametric ReLU
激活函数
的相关内容,详细介绍了其原理以及优缺点,本文的全部内容如下所示。
深度学习:
激活函数
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
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