Je sigmoid boljši od ReLU?
Je sigmoid boljši od ReLU?

Video: Je sigmoid boljši od ReLU?

Video: Je sigmoid boljši od ReLU?
Video: Стабилизация биохимических показателей крови. Большой восстановительный рефлекторный каскад 2024, November
Anonim

Relu : Računsko učinkovitejše za izračun kot Sigmoid podobne funkcije od takrat Relu potrebuje le topick max(0, x) in ne izvaja dragih eksponentnih operacij kot v Sigmoidih. Relu : V praksi mreže z Relu ponavadi kažejo bolje konvergenčna zmogljivost thansigmoid.

Podobno se lahko vprašamo, zakaj je ReLU najboljša aktivacijska funkcija?

Glavna ideja je, da gradient ne bo enak nič in si sčasoma opomore med treningom. ReLu je manj računalniško drag kot tanh in sigmoidni ker vključuje enostavnejše matematične operacije. To je a dobro točka, ki jo moramo upoštevati, ko načrtujemo globoke nevronske mreže.

Lahko se tudi vprašamo, kaj je sigmoidna aktivacijska funkcija? The sigmoidna funkcija je aktivacijska funkcija v smislu osnovnih vrat, strukturiranih v povezavi s sprožitvijo nevronov, v nevronskih mrežah. Izpeljanka deluje tudi kot a aktivacijsko funkcijo v smislu ravnanja z Neuronom aktiviranje v smislu NN-jev. Razlika med obema je aktiviranje stopnjo in medsebojno delovanje.

Podobno, zakaj uporabljamo ReLU v CNN?

Konvolucijske nevronske mreže ( CNN ): korak 1(b) - ReLU Sloj. Rektificirana linearna enota oz ReLU , je ni ločena komponenta procesa konvolucijskih nevronskih omrežij. Namen uporabe funkcije usmernika je povečati nelinearnost naših slik.

Kakšna je uporaba ReLU?

ReLU (Popravljena linearna enota) Funkcija aktivacije The ReLU je največ uporablja aktivacijske funkcije v svetu trenutno. Ker je uporablja v skoraj vseh konvolucijskih nevronskih mrežah ali globokem učenju.

Priporočena: