Sigmoid có tốt hơn ReLU không?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Relu : Tính toán hiệu quả hơn về mặt tính toán hơn Sigmoid như các chức năng kể từ Relu chỉ cần topick max (0, x) và không phải thực hiện các hoạt động theo cấp số nhân tốn kém như trong Sigmoids. Relu : Trên thực tế, các mạng có Relu có xu hướng hiển thị tốt hơn hiệu suất hội tụ thansigmoid.

Tương tự, người ta có thể hỏi, tại sao ReLU lại là chức năng kích hoạt tốt nhất?

Ý tưởng chính là để cho gradient khác không và cuối cùng sẽ phục hồi trong quá trình đào tạo. ReLu ít tốn kém về mặt tính toán hơn tanh và sigmoid bởi vì itinvolves các phép toán đơn giản hơn. Đó là một tốt điểm cần cân nhắc khi chúng tôi thiết kế neuralnet sâu.

Người ta cũng có thể hỏi, chức năng kích hoạt sigmoid là gì? Các chức năng sigmoid là một chức năng kích hoạt về cổng cơ bản được cấu trúc theo kiểu đồng tương đối với việc kích hoạt tế bào thần kinh, trong Mạng thần kinh. Đạo hàm, cũng hoạt động để trở thành một chức năng kích hoạt về mặt xử lý Neuron sự kích hoạt trong điều kiện của NN. Sự khác biệt giữa hai là sự kích hoạt mức độ và tác động qua lại.

Tương tự, tại sao chúng ta sử dụng ReLU trong CNN?

Mạng thần kinh chuyển đổi ( CNN ): Bước 1 (b) - ReLU Lớp. Đơn vị tuyến tính chỉnh lưu, hoặc ReLU , Là không phải là một thành phần riêng biệt của quy trình mạng nơ ron phức hợp. Mục đích của việc áp dụng chức năng chỉnh lưu Là để tăng độ phi tuyến tính trong hình ảnh của chúng tôi.

Công dụng của ReLU là gì?

ReLU (Đơn vị tuyến tính chỉnh lưu) Kích hoạt ReLU là nhất đã sử dụng chức năng kích hoạt trên thế giới ngay bây giờ. đã sử dụng trong hầu hết các mạng nơ-ron phức tạp hoặc phân tích sâu.