Deep learning：四十五(maxout簡單理解)
maxout出如今ICML2013上，做者Goodfellow將maxout和dropout結合後，號稱在MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100, SVHN這4個數據上都取得了start-of-art的識別率。網絡 從論文中能夠看出，maxout其實一種激發函數形式。一般狀況下，若是激發函數採用sigmoid函數的話，在前向傳播過程當中，隱含層節點的輸出表達式爲：dom
相關文章
- 1. Deep learning：四十五(maxout簡單理解)
- 2. Deep learning：五十(Deconvolution Network簡單理解)
- 3. Deep learning：四十六(DropConnect簡單理解)
- 4. Deep learning：四十一(Dropout簡單理解)
- 5. Deep learning：四十八(Contractive AutoEncoder簡單理解)
- 6. Deep learning：四十七(Stochastic Pooling簡單理解)
- 7. Deep learning：四十二(Denoise Autoencoder簡單理解)
- 8. Deep learning：四十九(RNN-RBM簡單理解)
- 9. Deep Learning中的一些Tips詳解（RELU+Maxout+Adam+Dropout）
- 10. Deep learning：二十四(stacked autoencoder練習)
- 更多相關文章...
- • Thymeleaf簡單格式化輸出 - Thymeleaf 教程
- • jQuery Mobile 表單 - jQuery Mobile 教程
- • RxJava操作符（四）Combining
- • Github 簡明教程
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Deep learning：四十五(maxout簡單理解)
- 2. Deep learning：五十(Deconvolution Network簡單理解)
- 3. Deep learning：四十六(DropConnect簡單理解)
- 4. Deep learning：四十一(Dropout簡單理解)
- 5. Deep learning：四十八(Contractive AutoEncoder簡單理解)
- 6. Deep learning：四十七(Stochastic Pooling簡單理解)
- 7. Deep learning：四十二(Denoise Autoencoder簡單理解)
- 8. Deep learning：四十九(RNN-RBM簡單理解)
- 9. Deep Learning中的一些Tips詳解（RELU+Maxout+Adam+Dropout）
- 10. Deep learning：二十四(stacked autoencoder練習)