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神經網絡爲何要使用激活函數,爲何relu要比sigmoid要好
時間 2019-12-07
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神經網絡
爲何
使用
激活
函數
relu
sigmoid
要好
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第一個問題:爲何引入非線性激勵函數? 若是不用激勵函數(其實至關於激勵函數是f(x) = x),在這種狀況下你每一層輸出都是上層輸入的線性函數,很容易驗證,不管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至關,這種狀況就是多層感知機(MLP)了。 正由於上面的緣由,咱們決定引入非線性函數做爲激勵函數,這樣深層神經網絡就有意義了(再也不是輸入的線性組合,能夠逼近任意函數)。最先的
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