Είναι το σιγμοειδές καλύτερο από το ReLU;
Είναι το σιγμοειδές καλύτερο από το ReLU;

Βίντεο: Είναι το σιγμοειδές καλύτερο από το ReLU;

Βίντεο: Είναι το σιγμοειδές καλύτερο από το ReLU;
Βίντεο: Стабилизация биохимических показателей крови. Большой восстановительный рефлекторный каскад 2024, Νοέμβριος
Anonim

Relu : Πιο υπολογιστικά αποδοτικός στον υπολογισμό παρά σιγμοειδές σαν λειτουργίες από τότε Relu Απλώς χρειάζεται topick max(0, x) και δεν εκτελεί ακριβές εκθετικές πράξεις όπως τα Sigmoids. Relu : Στην πράξη, δίκτυα με Relu τείνουν να δείχνουν καλύτερα απόδοση σύγκλισης θασιγμοειδές.

Ομοίως, μπορεί κανείς να ρωτήσει, γιατί το ReLU είναι η καλύτερη λειτουργία ενεργοποίησης;

Η κύρια ιδέα είναι να αφήσετε την κλίση να είναι μη μηδενική και να επανέλθει τελικά κατά τη διάρκεια της προπόνησης. ReLu είναι λιγότερο υπολογιστικά ακριβό από το tanh και σιγμοειδές γιατί περιλαμβάνει απλούστερες μαθηματικές πράξεις. Αυτό είναι ένα Καλός σημείο που πρέπει να λάβουμε υπόψη όταν σχεδιάζουμε βαθιά νευρωνικά δίκτυα.

Μπορεί επίσης να ρωτήσει κανείς, τι είναι η λειτουργία ενεργοποίησης σιγμοειδούς; ο σιγμοειδής συνάρτηση είναι ένα λειτουργία ενεργοποίησης όσον αφορά την υποκείμενη πύλη δομημένη σε συν-σχέσεις με την πυροδότηση νευρώνων, στα Νευρωνικά Δίκτυα. Το παράγωγο, ενεργεί επίσης ως α λειτουργία ενεργοποίησης όσον αφορά τον χειρισμό του Neuron δραστηριοποίηση όσον αφορά τα NN. Η διαφορά μεταξύ των δύο είναι δραστηριοποίηση βαθμό και αλληλεπίδραση.

Ομοίως, γιατί χρησιμοποιούμε το ReLU στο CNN;

Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα ( CNN ): Βήμα 1(β) - ReLU Στρώμα. Η Διορθωμένη Γραμμική Μονάδα, ή ReLU , είναι δεν αποτελεί ξεχωριστό στοιχείο της διαδικασίας των συνελικτικών νευρωνικών δικτύων. Ο σκοπός της εφαρμογής της συνάρτησης ανορθωτή είναι για να αυξήσουμε τη μη γραμμικότητα στις εικόνες μας.

Ποια είναι η χρήση του ReLU;

ReLU (Διορθωμένη Γραμμική Μονάδα) ΕνεργοποίησηΣυνάρτηση Η ReLU είναι το πιο μεταχειρισμένος λειτουργία ενεργοποίησης στον κόσμο αυτή τη στιγμή. Από τότε, είναι μεταχειρισμένος σχεδόν σε όλα τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα ή τη βαθιά μάθηση.

Συνιστάται: