中国科学院大学_标志识别_tensorflow案例实战视频课程 使用vgg模型进行测试_中国AI数据

2019-11-25

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plt.ylabel('Loss')plt.legend(loc ='upper right')plt.show() 图2:通过S型激活后网络的计算图输出 和具有ReLU激活的网络。 这两个神经网络使用相似的体系结构和具有两个不同激活函数Sigmoid和ReLU的目标(0.75)。重要的是要注意,ReLU激活网络收敛到期望目标0.75的速度比乙状结肠要快得多: HQW it WQrkS… 由于ReLU激活函数的形式,它比S型函数更频繁地返回零值。我们将此行为视为稀疏性的一种。这种稀疏性会加快收敛速度,但会损失受控的梯度。另一方面,S型函数的梯度控制得很好,并且不会冒ReLU激活所具有的极端值的风险: 激活功能优势劣势 Sigmidid LeSS极限输出速度较慢 RELU 收敛更快极端输出VaIUeS POSSibIe 还有更多… 在本节中,我们比较了神经网络的ReLU激活函数和S型激活。神经网络还有许多其他常用的激活函数,但大多数都属于两类之一:第一类包含形状类似于S形函数的函数(arctan,超正切,重边台阶等),第二类类别包含形状类似于ReLU函数的函数(sof

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