麦子学院_xor_深度学习项目实战 第二三阶段网络数据源制作_中国AI数据

2019-11-25

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议使用tf.nn.relu,但高级用户可以创建自己的文件。在考虑激活功能是否有用时,有几个主要考虑因素。 1. 该函数是单调的,因此其输出应始终随输入而增加或减小。这允许梯度下降优化来搜索局部最小值。 2. 函数是可微的,因此函数域中的任何一点都必须有一个导数。此梯度下降优化可使用此样式的激活函数的输出正常工作。 满足那些考虑因素的任何功能都可以用作激活功能。在TensorFloW中有一些值得强调的地方,在CNN架构中很常见。其中包括每个内容的简短摘要以及一个说明其用法的小示例代码。 tf.nn.relu 在某些文档中称为斜坡函数的整流器(整流线性单元),看起来像滑板斜坡。ReLU是线性的,并且在将所有负数都设置为0的同时,对于任何POSitiVe数都保持相同的输入值。 ReLU的缺点是,当使用过高的学习速率时,它可能会遭受神经元饱和的困扰。 功能= tf.range(-2,3) #记下负面特征的价值 sess.run([功能,tf.nn.relu(功能)]) 执行示例代码的输出是: [array([-2,-1,0,1,2],dtype = int32),arra

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