CNN基础(2)
来源:互联网 发布:诺基亚c500i软件下载 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 02:07
Neural Network architectures
a mathematical model of neuron
Activation Functions
Sigmoid
σ(x)=1/(1+e−x) - Sigmoids saturate and kill gradients
- Sigmoid outputs are not zero-centered
tanh
tanh(x)=2σ(2x)−1 - in practice the tanh non-linearity is always preferred to the sigmoid nonlinearity
ReLU(Rectified Linear Unit )
f(x)=max(0,x) - (+) It was found to greatly accelerate
- (+) ReLU can be implemented by simply thresholding a matrix of activations at zero
- (-)Unfortunately, ReLU units can be fragile during training and can “die”
Leaky ReLU
f(x)=
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