Сигмоидната ли е по-добра от ReLU?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43

Релу : По-ефективно изчислително за изчисляване отколкото сигмоидната подобни функции оттогава Релу просто се нуждае от topick max(0, x) и не извършва скъпи експоненциални операции като Sigmoids. Релу : На практика мрежи с Релу са склонни да показват По-добре производителност на конвергенция тансигмоидната.

По подобен начин някой може да попита защо ReLU е най-добрата функция за активиране?

Основната идея е градиентът да бъде различен от нула и евентуално да се възстанови по време на тренировка. ReLu е по-малко изчислително скъпо от tanh and сигмовидна тъй като включва по-прости математически операции. Това е добре точка, която трябва да вземем предвид, когато проектираме дълбоки невронни мрежи.

Човек може също да попита какво представлява функцията за активиране на сигмоидната кост? В сигмоидна функция е функция за активиране по отношение на основната порта, структурирана във връзка с изстрелването на неврони, в невронните мрежи. Производното също действа като a функция за активиране по отношение на работа с Neuron активиране по отношение на NN. Разликата между двете е активиране степен и взаимодействие.

По същия начин защо използваме ReLU в CNN?

Конволюционни невронни мрежи ( CNN ): Стъпка 1(b) - ReLU Слой. Ректифицираната линейна единица, или ReLU , е не е отделен компонент от процеса на конволюционните невронни мрежи. Целта на прилагането на функцията токоизправител е за да увеличим нелинейността в нашите изображения.

Каква е ползата от ReLU?

ReLU (Rectified Linear Unit) Функция за активиране The ReLU е най-много използван функция за активиране в света в момента. Тъй като е така използван в почти всички конволюционни невронни мрежи или дълбоко обучение.