Sigmoide és millor que ReLU?
Sigmoide és millor que ReLU?

Vídeo: Sigmoide és millor que ReLU?

Vídeo: Sigmoide és millor que ReLU?
Vídeo: Саймон Синек: Как выдающиеся лидеры вдохновляют действовать 2024, De novembre
Anonim

Relu : més eficient computacionalment per calcular que el sigmoide com funcions des Relu només necessita el tema max(0, x) i no realitzar operacions exponencials cares com sigmoides. Relu : A la pràctica, en xarxa amb Relu tendeixen a mostrar millor rendiment de convergència thansigmoide.

De la mateixa manera, es pot preguntar, per què és ReLU la millor funció d'activació?

La idea principal és deixar que el gradient sigui diferent de zero i, finalment, recuperar-se durant l'entrenament. ReLu és menys car computacionalment que tanh i sigmoide perquè implica operacions matemàtiques més senzilles. Això és a bo punt a tenir en compte quan estem dissenyant xarxes neuronals profundes.

També es pot preguntar, què és la funció d'activació sigmoide? El funció sigmoide és un funció d'activació en termes de porta subjacent estructurada en correlació amb el disparament de les neurones, a les xarxes neuronals. La derivada, també actua com a funció d'activació pel que fa al maneig de la neurona activació en termes de NN. El diferencial entre tots dos és activació grau i interacció.

De la mateixa manera, per què fem servir ReLU a CNN?

Xarxes neuronals convolucionals ( CNN ): Pas 1(b) - ReLU Capa. La unitat lineal rectificada, o ReLU , és no és un component separat del procés de les xarxes neuronals convolucionals. El propòsit d'aplicar la funció rectificadora és per augmentar la no linealitat de les nostres imatges.

Per a què serveix ReLU?

ReLU (Unitat lineal rectificada) Funció d'activació El ReLU és el més utilitzat funció d'activació al món ara mateix. Ja que ho és utilitzat en gairebé totes les xarxes neuronals convolucionals o deeplearning.

Recomanat: