Adakah sigmoid lebih baik daripada ReLU?
Adakah sigmoid lebih baik daripada ReLU?

Video: Adakah sigmoid lebih baik daripada ReLU?

Video: Adakah sigmoid lebih baik daripada ReLU?
Video: 11. Perbandingan Fungsi Aktivasi 2024, November
Anonim

Relu : Lebih cekap dari segi pengiraan untuk dikira daripada Sigmoid seperti fungsi sejak Relu hanya memerlukan topik max(0, x) dan tidak melakukan operasi eksponen yang mahal dan Sigmoid. Relu : Dalam amalan, rangkaian dengan Relu cenderung untuk menunjukkan lebih baik prestasi penumpuan thansigmoid.

Begitu juga seseorang mungkin bertanya, mengapa ReLU fungsi pengaktifan terbaik?

Idea utama adalah untuk membiarkan kecerunan menjadi bukan sifar dan pulih semasa latihan akhirnya. ReLu adalah kurang komputasi mahal daripada tanh dan sigmoid kerana ia melibatkan operasi matematik yang lebih mudah. Itu adalah baik perkara yang perlu dipertimbangkan apabila kita mereka bentuk neuralnet dalam.

Seseorang juga mungkin bertanya, apakah fungsi pengaktifan sigmoid? The fungsi sigmoid ialah fungsi pengaktifan dari segi gerbang asas yang distrukturkan dalam hubungan bersama dengan penembakan Neuron, dalam Rangkaian Neural. Derivatif, juga bertindak menjadi a fungsi pengaktifan dari segi pengendalian Neuron pengaktifan dari segi NN. Perbezaan antara keduanya ialah pengaktifan ijazah dan interaksi.

Begitu juga, mengapa kita menggunakan ReLU dalam CNN?

Rangkaian Neural Convolutional ( CNN ): Langkah 1(b) - ReLU Lapisan. Unit Linear Diperbetulkan, atau ReLU , ialah bukan komponen berasingan daripada proses rangkaian saraf konvolusi. Tujuan menggunakan fungsi penerus ialah untuk meningkatkan bukan lineariti dalam imej kami.

Apakah kegunaan ReLU?

ReLU (Unit Linear Diperbetulkan) Fungsi Pengaktifan The ReLU adalah yang paling banyak digunakan fungsi pengaktifan di dunia sekarang. Oleh kerana, ia adalah digunakan dalam hampir semua rangkaian saraf konvolusi atau pembelajaran mendalam.

Disyorkan: