Is sigmoïed beter as ReLU?
Is sigmoïed beter as ReLU?

Video: Is sigmoïed beter as ReLU?

Video: Is sigmoïed beter as ReLU?
Video: What is the diagnosis#shorts part 5 2024, November
Anonim

Relu : Meer rekenkundig doeltreffend om te bereken as Sigmoid soos funksies sedert Relu benodig net topick max(0, x) en voer nie duur eksponensiële bewerkings soos Sigmoids uit nie. Relu : In die praktyk, netwerke met Relu geneig is om te wys beter konvergensie prestasie thansigmoid.

Net so kan 'n mens vra, hoekom is ReLU die beste aktiveringsfunksie?

Die hoofgedagte is om die gradiënt nie-nul te laat wees en uiteindelik tydens opleiding te herstel. ReLu is minder rekenaarmatig duur as tanh en sigmoïed omdat dit eenvoudiger wiskundige bewerkings behels. Dit is 'n goed punt om te oorweeg wanneer ons diep neurale netwerke ontwerp.

Mens kan ook vra, wat is sigmoïed aktivering funksie? Die sigmoïed funksie is 'n aktiveringsfunksie in terme van onderliggende hek gestruktureer in mede-verwantskap met Neurone-vuur, in Neurale Netwerke. Die afgeleide tree ook op as a aktiveringsfunksie in terme van die hantering van Neuron aktivering in terme van NN's. Die verskil tussen die twee is aktivering graad en samespel.

Net so, hoekom gebruik ons ReLU in CNN?

Konvolusionele neurale netwerke ( CNN ): Stap 1(b) - ReLU Laag. Die Gerigte Lineêre Eenheid, of ReLU , is nie 'n aparte komponent van die konvolusionele neurale netwerke se proses nie. Die doel van die toepassing van die gelykrigterfunksie is om die nie-lineariteit in ons beelde te verhoog.

Wat is die gebruik van ReLU?

ReLU (Reggestelde Lineêre Eenheid) AktiveringFunksie Die ReLU is die meeste gebruik word aktiveringsfunksie in die wêreld op die oomblik. Sedert, dit is gebruik word in byna al die konvolusionele neurale netwerke of deeplearing.

Aanbeveel: