Ar sigmoidas yra geresnis nei ReLU?
Ar sigmoidas yra geresnis nei ReLU?

Video: Ar sigmoidas yra geresnis nei ReLU?

Video: Ar sigmoidas yra geresnis nei ReLU?
Video: How To FIX Blood Flow & Circulation! [Heart, Arteries, Legs & Feet] 2024, Lapkritis
Anonim

Relu : efektyviau skaičiuoti nei Sigmoidas kaip funkcijos nuo Relu tereikia topiko max(0, x) ir neatlikti brangių eksponentinių operacijų kaip sigmoiduose. Relu : Praktiškai tinklai su Relu linkę rodyti geriau konvergencijos efektyvumą nei sigmoidas.

Panašiai galima paklausti, kodėl ReLU yra geriausia aktyvinimo funkcija?

Pagrindinė idėja yra leisti gradientui būti nuliui ir galiausiai atsigauti treniruotės metu. ReLu yra pigiau skaičiuojant nei tanh ir sigmoidinė nes kelionė apima paprastesnius matematinius veiksmus. Tai yra Gerai Kurdami giliuosius neuroninius tinklus, į tai reikia atsižvelgti.

Taip pat galima paklausti, kas yra sigmoidinė aktyvinimo funkcija? The sigmoidinė funkcija yra aktyvinimo funkcija kalbant apie pagrindinius vartus, struktūrizuotus kartu su neuronų šaudymu, neuroniniuose tinkluose. Darinys taip pat veikia kaip a aktyvinimo funkcija kalbant apie Neuron tvarkymą aktyvinimas kalbant apie NN. Skirtumas tarp jų yra aktyvinimas laipsnis ir sąveika.

Panašiai, kodėl mes naudojame ReLU CNN?

Konvoliuciniai neuroniniai tinklai ( CNN ): 1 veiksmas (b) – ReLU Sluoksnis. Ištaisytas tiesinis vienetas arba ReLU , yra nėra atskira konvoliucinių neuroninių tinklų proceso sudedamoji dalis. Lygintuvo funkcijos taikymo tikslas yra kad padidintume mūsų vaizdų netiesiškumą.

Kuo naudingas ReLU?

ReLU (Ištaisytas tiesinis vienetas) Aktyvinimo funkcija ReLU yra labiausiai naudojamas aktyvinimo funkcija pasaulyje šiuo metu. Nuo tai yra naudojamas beveik visuose konvoliuciniuose neuroniniuose tinkluose arba giluminiame mokyme.

Rekomenduojamas: