Är sigmoid bättre än ReLU?
Är sigmoid bättre än ReLU?

Video: Är sigmoid bättre än ReLU?

Video: Är sigmoid bättre än ReLU?
Video: Deep Learning #2|Activation Function|Sigmoid vs Tanh vs Relu vs Leaky Relu| 2024, November
Anonim

Relu : Mer beräkningseffektiv att beräkna än Sigmoid liknande funktioner sedan Relu behöver bara topick max(0, x) och inte utföra dyra exponentiella operationer som i Sigmoids. Relu : I praktiken nätverk med Relu tenderar att visa bättre konvergensprestanda thansigmoid.

På samma sätt kan man fråga sig, varför är ReLU den bästa aktiveringsfunktionen?

Huvudidén är att låta gradienten vara lik noll och så småningom återhämta sig under träningen. ReLu är mindre beräkningsmässigt dyrt än tanh and sigmoid eftersom det involverar enklare matematiska operationer. Det är en Bra punkt att tänka på när vi designar djupa neuralnät.

Man kan också fråga sig, vad är sigmoidaktiveringsfunktion? De sigmoid funktion är en aktiveringsfunktion i termer av underliggande gate strukturerad i samrelation till neuronavfyrning, i neurala nätverk. Derivaten fungerar också som en aktiveringsfunktion när det gäller att hantera Neuron aktivering i termer av NN:s. Skillnaden mellan de två är aktivering grad och samspel.

På samma sätt, varför använder vi ReLU i CNN?

Konvolutionella neurala nätverk ( CNN ): Steg 1(b) - ReLU Lager. Den likriktade linjära enheten, eller ReLU , är inte en separat komponent i de konvolutionella neuralnätverkens process. Syftet med att tillämpa likriktarfunktionen är för att öka icke-linjäriteten i våra bilder.

Vad är användningen av ReLU?

ReLU (Rättad linjär enhet) Aktiveringsfunktion Den ReLU är den mest Begagnade aktiveringsfunktion i världen just nu. Sedan är det så Begagnade i nästan alla konvolutionella neurala nätverk eller djupinlärning.

Rekommenderad: