Je sigmoid lepší ako ReLU?
Je sigmoid lepší ako ReLU?

Video: Je sigmoid lepší ako ReLU?

Video: Je sigmoid lepší ako ReLU?
Video: JAK SE ZLEPŠIT V LOLKU? 🤓 #shorts 2024, November
Anonim

Relu : Výpočtovo efektívnejší výpočet než Sigmoid ako funkcie od r Relu potrebuje len topic max(0, x) a nie vykonávať drahé exponenciálne operácie ako v Sigmoidoch. Relu : V praxi siete s Relu majú tendenciu ukázať lepšie konvergenčný výkon predsieň.

Podobne sa možno pýtať, prečo je ReLU najlepšia aktivačná funkcia?

Hlavnou myšlienkou je nechať gradient nenulový a prípadne sa zotaviť počas tréningu. ReLu je menej výpočtovo nákladný ako tanh a sigmatu pretože zahŕňa jednoduchšie matematické operácie. Toto je dobre bod, ktorý treba zvážiť, keď navrhujeme hlboké neuralnety.

Možno sa tiež opýtať, čo je to funkcia aktivácie sigmatu? The sigmoidná funkcia je a aktivačná funkcia z hľadiska základnej brány štruktúrovanej v korelácii s vystreľovaním neurónov v neurónových sieťach. Derivát tiež pôsobí ako a aktivačná funkcia z hľadiska manipulácie s Neuronom aktivácia z hľadiska NN. Rozdiel medzi nimi je aktivácia stupeň a súhru.

Podobne, prečo používame ReLU v CNN?

Konvolučné neurónové siete ( CNN ): Krok 1(b) - ReLU Vrstva. Usmernená lineárna jednotka, príp ReLU , je nie je samostatnou súčasťou procesu konvolučných neurónových sietí. Účel použitia funkcie usmerňovača je na zvýšenie nelinearity v našich obrázkoch.

Aké je využitie ReLU?

ReLU (Upravená lineárna jednotka) ActivationFunction The ReLU je najviac použité Aktivačná funkcia je vo svete práve teraz použité takmer vo všetkých konvolučných neurónových sieťach alebo deeplearningu.

Odporúča: