Vai sigmoīds ir labāks par ReLU?

2024 Autors: Lynn Donovan | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-15 23:50

Relu : skaitļošanas ziņā efektīvāk aprēķināt nekā Sigmoīds patīk funkcijas kopš Relu tikai nepieciešams topick max(0, x) un neveikt dārgas eksponenciālas darbības kā sigmoīdos. Relu : Praksē tīkli ar Relu mēdz parādīties labāk konverģences sniegums nekā sigmoīds.

Tāpat var jautāt, kāpēc ReLU ir labākā aktivizācijas funkcija?

Galvenā ideja ir ļaut gradientam būt nullei un beidzot treniņa laikā atgūties. ReLu ir skaitļošanas ziņā lētāks nekā tanh un sigmoīds jo tas ietver vienkāršākas matemātiskas darbības. Tas ir a labi punkts, kas jāņem vērā, veidojot dziļos neironu tīklus.

Var arī jautāt, kas ir sigmoīda aktivizācijas funkcija? The sigmoīdā funkcija ir aktivizācijas funkcija attiecībā uz pamatā esošajiem vārtiem, kas strukturēti līdzattiecībā ar neironu izšaušanu, neironu tīklos. Atvasinājums darbojas arī kā a aktivizācijas funkcija Neiron lietošanas ziņā aktivizēšana NN ziņā. Atšķirība starp abām ir aktivizēšana pakāpe un mijiedarbība.

Līdzīgi, kāpēc mēs CNN izmantojam ReLU?

Konvolūcijas neironu tīkli ( CNN ): 1. darbības b) - ReLU Slānis. Rektificētā lineārā vienība vai ReLU , ir nav atsevišķa konvolucionālo neironu tīklu procesa sastāvdaļa. Taisngrieža funkcijas pielietošanas mērķis ir lai palielinātu mūsu attēlu nelinearitāti.

Kāda ir ReLU izmantošana?

ReLU (Rektificēta lineārā vienība) Aktivizācijas funkcija ReLU ir visvairāk lietots aktivizēšanas funkcija pasaulē šobrīd. Kopš tā ir lietots gandrīz visos konvolucionālajos neironu tīklos vai dziļajā mācībā.