Mas maganda ba ang sigmoid kaysa sa ReLU?
Mas maganda ba ang sigmoid kaysa sa ReLU?

Video: Mas maganda ba ang sigmoid kaysa sa ReLU?

Video: Mas maganda ba ang sigmoid kaysa sa ReLU?
Video: Ano Ang Mas Maganda Condo or House & Lot? PANOORIN MO ITO! 2024, Mayo
Anonim

Relu : Mas mahusay sa computation na magcompute kaysa kay Sigmoid tulad ng mga function mula noon Relu kailangan lang ng topick max(0, x) at hindi magsagawa ng mga mamahaling exponential operations at Sigmoids. Relu : Sa pagsasagawa, ang mga network na may Relu may posibilidad na ipakita mas mabuti pagganap ng convergence thansigmoid.

Katulad nito, maaaring itanong ng isa, bakit ang ReLU ang pinakamahusay na pag-andar sa pag-activate?

Ang pangunahing ideya ay hayaan ang gradient na maging hindi zero at mabawi sa panahon ng pagsasanay sa kalaunan. ReLu ay mas mura sa computationally kaysa tanh at sigmoid dahil ito ay nagsasangkot ng mas simpleng mathematical operations. Iyon ay a mabuti dapat isaalang-alang kapag nagdidisenyo kami ng mga malalim na neuralnet.

Maaari ring magtanong, ano ang sigmoid activation function? Ang sigmoid function ay isang activation function sa mga tuntunin ng pinagbabatayan na gate na nakabalangkas sa magkakaugnay na pagpapaputok ng mga Neuron, sa Mga Neural Network. Ang derivative, ay kumikilos din upang maging a activation function sa mga tuntunin ng paghawak ng Neuron activation sa mga tuntunin ng NN's. Ang pagkakaiba sa pagitan ng dalawa ay activation degree at interplay.

Katulad nito, bakit natin ginagamit ang ReLU sa CNN?

Mga Convolutional Neural Network ( CNN ): Hakbang 1(b) - ReLU Layer. Ang Rectified Linear Unit, o ReLU , ay hindi isang hiwalay na bahagi ng proseso ng convolutional neuralnetworks. Ang layunin ng paglalapat ng rectifier function ay upang madagdagan ang non-linearity sa aming mga larawan.

Ano ang gamit ng ReLU?

ReLU (Rectified Linear Unit) ActivationFunction Ang ReLU ay ang pinaka ginamit activationfunction sa mundo ngayon. Dahil, ito ay ginamit sa halos lahat ng convolutional neural network o deeplearning.

Inirerekumendang: