A sigmoid jobb, mint a ReLU?

2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48

Relu : Számítási szempontból hatékonyabb a számítás mint a Sigmoid mint funkciók óta Relu csak topick max(0, x) kell, és nem kell drága exponenciális műveleteket végrehajtani, mint a szigmoidokban. Relu : A gyakorlatban hálózatok a Relu mutatni szoktak jobb konvergencia teljesítmény mint szigma.

Hasonlóan felmerülhet a kérdés, hogy miért a ReLU a legjobb aktiváló funkció?

A fő ötlet az, hogy hagyjuk, hogy a gradiens ne legyen nulla, és végül az edzés során helyreálljon. ReLu kevésbé költséges, mint a tanh és szigma alakú mert az út egyszerűbb matematikai műveleteket foglal magában. Az egy jó Mély neurális hálók tervezésekor figyelembe kell venni.

Felmerülhet az a kérdés is, hogy mi az a szigmoid aktivációs funkció? Az szigmafunkció egy aktiválási funkció a mögöttes kapu tekintetében, amely a neuronok tüzelésével együtt strukturált, a neurális hálózatokban. A származék, szintén úgy működik, hogy a aktiválási funkció ami a Neuron kezelését illeti aktiválás az NN szempontjából. A kettő közötti különbség az aktiválás fok és összjáték.

Hasonlóképpen, miért használjuk a ReLU-t a CNN-ben?

Konvolúciós neurális hálózatok ( CNN ): 1(b) lépés – ReLU Réteg. Az egyenirányított lineáris egység, ill ReLU , van nem külön összetevője a konvolúciós neurális hálózatok folyamatának. Az egyenirányító funkció alkalmazásának célja van hogy növeljük képeink nemlinearitását.

Mire jó a ReLU?

ReLU (Rektifikált lineáris egység) Aktiválási funkció A ReLU az a legtöbb használt aktiválási funkció jelenleg a világon. Mióta az használt szinte az összes konvolúciós neurális hálózatban vagy a mélytanulásban.