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神经网络中常见的激活函数

寻找隐藏层的权重参数和偏置的过程，就是常说的“学习”过程，其遵循的基本原则就是使得网络最终的输出误差最小化。在神经⽹络中，激活函数是必须选择的众多参数之⼀，从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。...斜率系数需要在训练前确定，即在训练过程中不学习。这种类型的激活函数在可能遇到稀疏梯度的任务中很流行，例如训练生成式对抗网络。...tanh系列 tanh Tanh函数，即双曲正切函数，比sigmoid函数更受欢迎，能为多层神经网络提供更好的性能。 它的输出更多地以零为中心，这有助于加速收敛，尤其是在训练初期。...如果是回归模型，在输出层上可以使用线性激活函数。如果是浅层神经网络，如不超过4层的，可选择使用多种激励函数，没有太大的影响。如果网络中存在大量未激活神经元，可以考虑leaky ReLU函数。...一句话小结 激活函数是神经网络中的重要参数，一般地，Sigmoid 系列用于二分类任务输出层，softmax系列用于多分类任务输出层，tanh系列用于模型隐藏层，Relu系列用于回归任务以及卷积神经网络隐藏层

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深度学习基础入门篇：激活函数介绍:tanh、sigmoid、ReLU、PReLU、ELU、softplus、softmax、swish等

比 sigmoid函数收敛速度更快； * 相比 sigmoid函数，tanh是以 0为中心的； 缺点： * 与 sigmoid函数相同，由于饱和性容易产生的梯度消失； * 与 sigmoid函数相同，由于具有幂运算...通过 Softmax 函数，得到了三个类别分类任务中以概率表示的更好的分类结果，即分别以 95.25%、4.71%和0.04% 归属于类别1、类别2 和类别3。...缺点： 与 relu6相比 hard swish的计算量仍然较大。 4.激活函数的选择 浅层网络在分类器时，sigmoid函数及其组合通常效果更好。...5.2 为什么 tanh的收敛速度比 sigmoid快？...引起的梯度消失问题没有 sigmoid严重，所以 tanh收敛速度比 sigmoid快。

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吴恩达-神经网络和深度学习（ 第三周 浅层神经网络：）

###3.4 多个例子中的向量化 训练样本横向堆叠构成矩阵X m个训练样本 用激活函数来表示这些式子a^[2](i)【i是训练样本i,2指的是第二层】 一个for循环遍历所有的m训练样本 向量化...，simoid只是其中的一个可能选择 为了搭建神经网络，可以选择的是选择隐层里用哪个激活函数，还有神经网络的输出单元用什么激活函数 有一个函数总比sigmoid函数表现好，那就是a=tanh(z)（...双曲正切函数）， 函数介于+1和-1之间，意味着激活函数的平均值更接近0 但 二分分类是，输出层最好用sigmoid,因为y输出介于0-1更合理 不过，sigmoid和tanh函数都有一个缺点，如果z非常大...，比使用tanh或sigmoid激活函数快得多，因为ReUL没有函数斜率接近0时，减慢学习速度的学习速度的效应 说一下几个激活函数 sigmoid 除非用在二元分类的输出层，不然绝对不要用，或者几乎从来不会用...Logistic回归是一样的，因为两个线性函数组合的本身就是线性函数，除非你引用非线性， 只有一个地方可以使用线性激活函数g（z） = z，就是你要机器学习的是回归问题，所以y是一个实数， 线性激活函数不可能用在隐藏层

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深度学习笔记总结(1)

逻辑回归用的损失函数为： ? 为什么用这个函数作为损失函数？ ?...tanh 函数是 sigmoid 的向下平移和伸缩后的结果。对它进行了变形后，穿过了 (0,0)点，并且值域介于+1 和-1 之间，函数图像也是S形。 但是tanh效果总是优于 sigmoid 函数。...tanh函数主要用于两类之间的分类任务。 重点：sigmoid 函数和 tanh 函数两者共同的缺点是，在?...当x是负值时，这个函数的值不是等于 0，而是轻微的倾斜，如图。 这个函数通常比 Relu 激活函数效果要好，尽管在实际中 Leaky ReLu 使用的并不多 ?...的区间变动很大的情况下，激活函数的导数或者激活函数的斜率都会远大于0，在程序实现就是一个 if-else 语句，而 sigmoid 函数需要进行浮点四则运算，在实践中， 使用 ReLu 激活函数神经网络通常会比使用

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吾爱NLP(2)--解析深度学习中的激活函数

Softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，待分类的类别数量大于2，且类别之间互斥。...比较 　　在具体应用中，tanh函数相比于Sigmoid函数往往更具有优越性，这主要是因为Sigmoid函数在输入处于[-1,1]之间时，函数值变化敏感，一旦接近或者超出区间就失去敏感性，处于饱和状态，...而tanh的输出和输入能够保持非线性单调上升和下降关系，符合BP网络的梯度求解，容错性好，有界，渐进于0、1，符合人脑神经饱和的规律，但比sigmoid函数延迟了饱和期。...ReLU是目前深度学习模型中应用最火热的激活函数之一。 为什么引入Relu呢？...根据前人总结的经验： 通常使用tanh激活函数要比sigmoid收敛速度更快； 在较深层的神经网络中，选用relu激活函数能使梯度更好地传播回去，但当使用softmax作为最后一层的激活函数时，其前一层最好不要使用

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吴恩达深度学习笔记 3.1~3.11 浅层神经网络

神经网络的结构与逻辑回归类似,只是神经网络的层数比逻辑回归多了一层,多出的中间一层叫隐藏层,那么,神经网络的计算就相当于多进行一次逻辑回归的计算 正向传播过程分成两层，第一层是输入层到隐藏层，用上标[1...tanh 函数与sigmoid 函数区别: tanh函数几乎在各个方面都比sigmoid函数表现好,因为tanh函数的取值范围在[-1,+1]之间，隐藏层的输出被限定在[-1,+1]之间，可以看成是在0...在实际应用中，应尽量避免使z落在这个区域，使|z|尽可能限定在零值附近，从而提高梯度下降算法运算速度 为了弥补sigmoid函数和tanh函数的这个缺陷，就出现了ReLU激活函数。...ReLU激活函数在z大于零时梯度始终为1；在z小于零时梯度始终为0；z等于零时的梯度可以当成1也可以当成0，实际应用中并不影响。...最后总结一下，如果是分类问题，输出层的激活函数一般会选择sigmoid函数。但是隐藏层的激活函数通常不会选择sigmoid函数，tanh函数的表现会比sigmoid函数好一些。

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为神经网络选择正确的激活函数

当我们使用 sigmoid 函数建立一个多标签分类模型时，其中每个相互包含的类都有两个结果。不要将此与多类分类模型混淆。 由于以下缺点，我们通常不在隐藏层中使用 sigmoid 函数。...与 sigmoid 函数相比，使用 tanh 函数的一个优点是 tanh 函数以零为中心。这使得优化过程更加容易。 tanh 函数的梯度比 sigmoid 函数的梯度更陡。...用法： 目前tanh 函数还被用作 MLP、CNN 和 RNN 中隐藏层的激活函数。 tanh 函数也在 RNN 中使用。 我们通常不将 tanh 函数用于 MLP 和 CNN 中的隐藏层。...当训练神经网络模型时，可以作为参考： 神经网络的输入层节点不需要激活函数，在定义输入层时无需担心激活函数。 输出层激活函数取决于我们要解决的问题类型。在回归问题中，我们使用线性（恒等）激活函数。...在 MLP 和 CNN 神经网络模型中，ReLU 是隐藏层的默认激活函数。 在 RNN 神经网络模型中，我们对隐藏层使用 sigmoid 或 tanh 函数。tanh 函数具有更好的性能。

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你有哪些deep learning（rnn、cnn）调参的经验？

除了 gate 之类的地方,需要把输出限制成 0-1 之外,尽量不要用 sigmoid,可以用 tanh 或者 relu 之类的激活函数. sigmoid 函数在-4到4的区间里，才有较大的梯度。...于是从那时起我就深刻的感受到参数调节在深度学习模型训练中的重要意义。...1.激活函数选择： 常用的激活函数有 relu、leaky-relu、sigmoid、tanh 等。...对于输出层，多分类任务选用 softmax 输出，二分类任务选用 sigmoid 输出，回归任务选用线性输出。...而对于中间隐层，则优先选择 relu 激活函数（relu 激活函数可以有效的解决 sigmoid 和 tanh 出现的梯度弥散问题，多次实验表明它会其他激活函数以更快的速度收敛）。

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Pytorch_第九篇_神经网络中常用的激活函数

神经网络反向传播过程中各个参数w的更新方向（是增加还是减少）是可能不同的，这是由各层的输入值x决定的（为什么呢？推导详见）。...sigmoid导数类似的性质，导数公式如下： image.png tanh 的函数图形如下： image.png tanh 的导数图形如下： image.png tanh 优点： 输出区间在(-1,1)...ReLU目前仍是最常用的activation function，在隐藏层中推荐优先尝试！...但是实际的运用中，该缺陷的影响不是很大。 因为比较难发生，为什么呢？因为这种情况主要有两个原因导致，其一：非常恰巧的参数初始化。...其二：学习率设置太大，使得某次参数更新的时候，跨步太大，得到了一个比原先更差的参数。选择已经有一些参数初始化的方法以及学习率自动调节的算法可以防止出现上述情况。（具体方法笔者暂时还未了解！

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6 种激活函数核心知识点，请务必掌握！

我们知道，神经网络模型中，各隐藏层、包括输出层都需要激活函数（Activation Function）。我们比较熟悉的、常用的激活函数也有 ReLU、Sigmoid 等等。...实际收敛速度较快，大约是 Sigmoid/tanh 的 6 倍。 比 Sigmoid 更符合生物学神经激活机制。 下面这张图对比了 ReLU 与 tanh 的收敛速度差异性。...数据集是 CIFAR 10，模型是四层的卷积神经网络。图中，实线代表 ReLU，虚线代表 tanh，ReLU 比 tanh 更快地到达了错误率 0.25 处。...最直观的解释就是任意的凸函数都可以由分段线性函数以任意精度拟合，而 Maxout 又是取 k 个隐藏层节点的最大值，这些”隐藏层"节点也是线性的，所以在不同的取值范围下，最大值也可以看做是分段线性的（上面的公式中...5）在浅层神经网络中，选择使用哪种激励函数影响不大。

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斯坦福CS231N深度学习与计算机视觉第六弹:神经网络结构与神经元激励函数

比如说，我们在逻辑回归中用到的sigmoid函数就是一种激励函数，因为对于求和的结果输入，sigmoid函数总会输出一个0-1之间的值，我们可以认为这个值表明信号的强度、或者神经元被激活和传导信号的概率...单个神经元的分类作用 以sigmoid函数作为神经元的激励函数为例，这个大家可能稍微熟悉一点，毕竟我们逻辑回归部分重点提到了这个非线性的函数，把输入值压缩成0-1之间的一个概率值。...所以在实际应用中，tanh激励函数还是比sigmoid要用的多一些的。 3.3 ReLU ?...不过有意思的是，很多人说，这个结果的原因是它是线性的，而不像sigmoid和tanh一样是非线性的。具体的收敛速度结果对比如下图，收敛速度大概能快上6倍： ?...优点2：相对于tanh和sigmoid激励神经元，求梯度不要简单太多好么！！！毕竟，是线性的嘛。。。 缺点1：ReLU单元也有它的缺点，在训练过程中，它其实挺脆弱的，有时候甚至会挂掉。

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CS231n：6 训练神经网络（一）

神经元 1.1 生物学启发和关联性 神经网络最初受到生物神经系统启发得来，并逐渐脱离生物神经系统，演变成一个工程问题，并在机器学习任务中实现了很好的结果。不过，我们还是简单地介绍一下生物神经系统。...由于sigmoid函数的值域在0-1之间，所以这个分类器的预测结果取决于神经元的输出是否大于0.5。...如果一个隐藏层足以近似任何函数，为什么要使用更多的层使得网络更深呢？答案是，两层神经网络是通用的近似值，是一个在数学上很可爱但在实际应用中较弱且无用的事实。...同样的，尽管单个隐藏层的神经网络和更深的神经网络的表达能力是相同的，但是实际上更深的网络的效果会更好。 此外，通常在实际应用中3层的网络效果比2层的更好，但是更深的网络所带来的增益就很小了。...比如说，假设我们在二维空间中有一个二元分类问题，我们可以训练三个不同的网络，每个神经网络都只有一个隐藏层，可视化结果如下，此结果可以在 ConvNetsJS demo 中自己训练得到： 在上图中，我们可以看到

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第一章3.2-3.11浅层神经网络与激活函数的原理

对于这些矩阵来说横向指标就对应了不同的训练样本,从左向右扫的时候,就扫过了整个训练集,在竖向中,竖向指标就对应了单一神经网络层里不同的节点. 3.6 激活函数 tanh function ?...Angnew NG 几乎不会使用 sigmoid 函数,因为 tanh 函数几乎在任何方面多更加强大,但是对于输出层例外,因为在二元分类中,你可以使用 sigmoid 函数作为输出层的激活函数.但是对于...3.7 为什么需要非线性激活函数 我们为什么一定要把神经网络计算得到的结果经过激活函数输出呢?...,线性隐藏层一点用也没有.如果你要计算的是回归问题,也许可以在输出层使用线性激活函数.除此以外,几乎没有地方会用到线性激活函数. 3. 8 激活函数的导数 sigmoid function 对于 sigmoid...我们一般将 w 和 b 设置为很小的随机值,因为在方程 z=w*x+b 中,如果计算得到的 z 值过大,会落在 sigmoid 或者是 tanh 函数的平缓地带,这样使用梯度下降法时会非常慢.也会学习的非常慢

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一文讲透神经网络的激活函数

对于隐藏层的激活函数，一般来说，tanh函数要比sigmoid函数表现更好一些。...因为tanh函数的取值范围在[-1,+1]之间，隐藏层的输出被限定在[-1,+1]之间，可以看成是在0值附近分布，均值为0。这样从隐藏层到输出层，数据起到了归一化（均值为0）的效果。...另外，由于Sigmoid函数的输出不是零中心的（Zero-centered），该函数的导数为：sigmoid * (1 - sigmoid)，如果输入x都是正数，那么sigmoid的输出y在[0.5，1...但是缺点也很明显，因为有了负数的输出，导致其非线性程度没有RELU强大，在一些分类任务中效果还没有Sigmoid好，更不要提ReLU。...经验性的总结 对于是分类任务的输出层，二分类的输出层的激活函数常选择sigmoid函数，多分类选择softmax；回归任务根据输出值确定激活函数或者不使用激活函数；对于隐藏层的激活函数通常会选择使用ReLU

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深度学习知识点盘点（一）

为什么深度学习会兴起 原因1. 在大规模的数据集上深度学习的性能比传统机器学习的更好 ?...激活函数 为什么激活函数需要是非线性的 因为如果激活函数是线性的话，无论神经网络有多少层，它都是在计算线性函数，最终结果都是线性的，100层和10层没有任何区别。...，因此实际中使用ReLu激活函数的神经网络学习的要比sigmoid的要快 sigmoid和tanh函数的导数在z很大或者很小的时候都会出现梯度消失的情况（导数接近0）使得学习变得非常慢，而ReLu就不会有这个问题...但是在逻辑回归的时候（只有一层的神经网络）就可以初始化为0，或者将偏置项初始化为0。 神经网络权重初始化的策略 将权重随机初始化。比如生成一个随机数，然后乘以0.001。...验证集：用来选择模型（包括选择超参数等等） 每个数据集怎么划分大小 在数据集比较小的时候（几万的级别），通常的做法是：60%训练，20%验证，20%测试 但是数据集比较庞大的时候（几百万的级别），验证集和测试集在总数据中的占比就会变得更小

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深度学习中的激活函数完全指南：在数据科学的诸多曲线上进行现代之旅

：输出原始数据或进行融合操作 Tanh：回归 +L1/L2正则项 Sigmoid：二分类 + 二元交叉熵。...在讨论细节之前，我想强调的是，选择ReLU类中哪一个函数作为激活函数并没有很充分的理由。在实践中，人们需要在十几个epochs中尝试，看看哪些函数在任务上表现最好。...在实验中，他们发现这种激活函数在非常深的网络（30 层）中优于 ReLU 函数。...Tanh：可用于正则化回归问题，其输出在 [-1， 1] 范围内。通常与 L2 损失结合使用。 Sigmoid：用于二分类问题中。将输出压缩到 [0， 1] 范围内。...对于输出层，请考虑对非正则化/正则化回归使用线性/tanh激活函数，对二分类/多分类使用 sigmoid/softmax。 很少有一本指南能面面俱到，有些东西总是会被遗漏。

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