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深度學習——人工神經網絡中爲什麼ReLu要好過於tanh和sigmoid function?
時間 2020-12-30
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參考吳恩達的深度學習課程。 先看看各個激活函數圖: 第一個問題:爲什麼引入非線性激勵函數? 如果不用激勵函數(其實相當於激勵函數是f(x) = x),在這種情況下你每一層輸出都是上層輸入的線性函數,很容易驗證,無論你神經網絡有多少層,輸出都是輸入的線性組合,與只有一個隱藏層效果相當,這種情況就是多層感知機(MLP)了。 正因爲上面的原因,我們決定引入非線性函數作爲激勵函數,這樣深層神經網絡就有意義
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