Da li je sigmoid bolji od ReLU?
Da li je sigmoid bolji od ReLU?

Video: Da li je sigmoid bolji od ReLU?

Video: Da li je sigmoid bolji od ReLU?
Video: ЛЮБОВЬ С ДОСТАВКОЙ НА ДОМ (2020). Романтическая комедия. Хит 2024, Novembar
Anonim

Relu : Računarski efikasnije za izračunavanje nego Sigmoid kao funkcije od tada Relu samo treba topick max(0, x) i ne izvoditi skupe eksponencijalne operacije kao u Sigmoidima. Relu : U praksi, mreže sa Relu imaju tendenciju da se pokažu bolje performanse konvergencije thansigmoid.

Slično se može zapitati zašto je ReLU najbolja funkcija za aktivaciju?

Glavna ideja je da gradijent bude različit od nule i da se na kraju oporavi tokom treninga. ReLu je računarski skuplji od tanh and sigmoidna jer uključuje jednostavnije matematičke operacije. To je a dobro stvar koju treba uzeti u obzir kada dizajniramo duboke neuronske mreže.

Neko se također može zapitati, što je funkcija sigmoidne aktivacije? The sigmoidna funkcija je funkcija aktivacije u smislu osnovnih kapija strukturiranih u korelaciji sa aktiviranjem neurona, u neuronskim mrežama. Derivat, takođe deluje kao a funkcija aktivacije u smislu rukovanja Neuronom aktivacija u smislu NN-a. Razlika između njih je aktivacija stepen i međuigra.

Slično tome, zašto koristimo ReLU u CNN-u?

Konvolucionarne neuronske mreže ( CNN ): Korak 1(b) - ReLU Layer. Ispravljena linearna jedinica, ili ReLU , je nije posebna komponenta procesa konvolucionih neuronskih mreža. Svrha primjene funkcije ispravljača je da povećamo nelinearnost u našim slikama.

Čemu služi ReLU?

ReLU (Rektificirana linearna jedinica) Funkcija aktivacije The ReLU je najviše korišteno funkcija aktivacije u svijetu upravo sada korišteno u gotovo svim konvolucijskim neuronskim mrežama ili dubokom učenju.

Preporučuje se: