深度學習的激活函數 ：sigmoid、tanh、ReLU 、Leaky Relu、RReLU、softsign 、softplus
激活函數可以分爲兩大類 ： 飽和激活函數： sigmoid、 tanh 非飽和激活函數: ReLU 、Leaky Relu 、ELU【指數線性單元】、PReLU【參數化的ReLU 】、RReLU【隨機ReLU】 相對於飽和激活函數，使用「非飽和激活函數」的優勢在於兩點： 1.首先，「非飽和激活函數」能解決深度神經網絡【層數非常多！！】的「梯度消失」問題，淺層網絡【三五層那種】才用sig
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