Tensorflow提供了多种激活函数,在CNN中,人们主要是用tf.nn.relu,是因为它虽然会带来一些信息损失,但是性能较为突出.开始设计模型时,推荐使用tf.nn.relu,但高级用户也可创建自己的激活函数...所有负数都会归一化为0,所以的正值保留为原值不变
优点在于不受"梯度消失"的影响,且取值范围在[0,+oo]
缺点在于使用了较大的学习速率时,易受达到饱和的神经元的影响
使用例子
import tensorflow...当输入为0时,sigmoid函数的输出为0.5,即sigmoid函数值域的中间点
使用例子
import tensorflow as tf
a = tf.constant([[-1.0, -2.0],...使用例子
import tensorflow as tf
a = tf.constant([[-1.0, -2.0], [1.0, 2.0], [0.0, 0.0]])
sess = tf.Session...使用例子
import tensorflow as tf
# tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape = None, seed = None, name = None