Sigmoid, ReLU'dan daha mı iyi?
Sigmoid, ReLU'dan daha mı iyi?

Video: Sigmoid, ReLU'dan daha mı iyi?

Video: Sigmoid, ReLU'dan daha mı iyi?
Video: Neural Networks Pt. 3: ReLU In Action!!! 2024, Kasım
Anonim

Relu : Hesaplama açısından daha verimli hesaplama Sigmoid'den daha beri fonksiyonlar gibi Relu sadece topick max(0, x)'e ihtiyaç duyar ve Sigmoid'lerde olduğu gibi pahalı üstel işlemler gerçekleştirmez. Relu : Uygulamada, ağlar ile Relu gösterme eğilimi daha iyi yakınsama performansı sigmoid.

Benzer şekilde, ReLU neden en iyi etkinleştirme işlevidir?

Ana fikir, eğimin sıfır olmamasına izin vermek ve sonunda eğitim sırasında iyileşmek. ReLu tanh'dan daha az hesaplama pahalıdır ve sigmoid çünkü daha basit matematiksel işlemleri içerir. Bu bir iyi derin sinir ağları tasarlarken göz önünde bulundurmamız gereken nokta.

Ayrıca sigmoid aktivasyon fonksiyonu nedir diye de sorulabilir. NS sigmoid işlevi bir aktivasyon fonksiyonu Sinir Ağlarında, Nöronların ateşlenmesiyle ilişkili olarak yapılandırılmış temel kapı açısından. Türev, aynı zamanda bir aktivasyon fonksiyonu Neuron'u ele alma açısından aktivasyon NN'ler açısından. İkisi arasındaki fark, aktivasyon derece ve etkileşim.

Benzer şekilde, CNN'de neden ReLU kullanıyoruz?

Evrişimli Sinir Ağları ( CNN ): Adım 1(b) - ReLU Katman. Rektifiye Doğrusal Birim veya ReLU , NS evrişimli sinir ağlarının sürecinin ayrı bir bileşeni değildir. Doğrultucu işlevini uygulamanın amacı NS görüntülerimizdeki doğrusal olmayanlığı artırmak için.

ReLU'nun kullanımı nedir?

ReLU (Rektifiyeli Doğrusal Birim) AktivasyonFonksiyonu ReLU en çok kullanılmış aktivasyon işlevi şu anda dünyada. kullanılmış neredeyse tüm evrişimli sinir ağlarında veya derin öğrenmede.

Önerilen: