首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

DL笔记:Activation Function 激活函数

:阿特,今天我们来了解一下深度学习中的激活函数 (Activation functions)。 :又是函数……为什么要了解这个哦…… :在机器学习中,我们经常需要对输出结果打上「是」或「否」标签。...激活函数就是用来帮助我们实现这种转化的。 上面我们用到的激活函数叫做 Sigmoid 函数。...它帮我们做到了: 如果输入值 z 是一个大的正数,函数的输出值为 1; 如果输入值 z 是一个大的负数,函数的输出值为 0; 如果输入值 z = 0,那么输出值是 0.5 :也就是说,不论我给什么样的整数...在深度学习中,这种把输出转化为我们想要的形式的函数,我们叫它「激活函数」: 激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数,即便有再多的隐藏层,其整个网络跟单层神经网络也是等价的。...加入激活函数之后,深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。 上图就是其中的一种激活函数:sigmoid 函数。 :这么说,激活函数不止一种? :对呀。

843100
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

DL碎片3】神经网络中的激活(Activation)函数及其对比

从【DL笔记1】到【DL笔记N】以及【DL碎片】系列,是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录,是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。...---- 神经网络的每一层基本都是在一个线性运算后面来一个非线性激活函数(Activation function),再把值传给下一层的。激活函数有多种,这篇文章主要就是介绍各种激活函数和它们的对比。...为啥要有非线性的激活函数(non-linear activation function) 什么是线性函数?就是形如y=ax+b这样的函数。...因此,我们必须采用一个非线性的激活函数,让每一层都有意义,让每一层都有其特定的功能! 下面逐一介绍各种非线性激活函数: 一、sigmoid函数(σ) 这玩意儿大家最熟悉了,放个图: ?...因此,我们有了下面的函数: 三、ReLU函数 ReLU的全称是Rectified linear unit(线性整流单元)。听起来好像很复杂的样子,其实就是一个贼简单的分段函数,小学生都会画的: ?

70230

一文综述神经网络中常用的损失函数 | DL入门

基本上,在输出为实数的情况下,应使用此损失函数。 ? 二元交叉熵 当你执行二元分类任务时,可以选择该损失函数。如果你使用BCE(二元交叉熵)损失函数,则只需一个输出节点即可将数据分为两类。...重要的一点是,如果你使用BCE损失函数,则节点的输出应介于(0-1)之间。这意味着你必须在最终输出中使用sigmoid激活函数。因为sigmoid函数可以把任何实数值转换(0–1)的范围。...(也就是输出概率值) 如果你不想在最后一层上显示使用sigmoid激活函数,你可以在损失函数的参数上设置from logits为true,它会在内部调用Sigmoid函数应用到输出值。...如果你不想在最后一层上显示使用softmax激活函数,你可以在损失函数的参数上设置from logits为true,它会在内部调用softmax函数应用到输出值。与上述情况相同。...这些是最重要的损失函数。训练神经网络时,可能会使用这些损失函数之一。 以下链接是Keras中所有可用损失函数的源代码。

98520

一文综述神经网络中常用的损失函数 | DL入门

基本上,在输出为实数的情况下,应使用此损失函数。 ? 二元交叉熵 当你执行二元分类任务时,可以选择该损失函数。如果你使用BCE(二元交叉熵)损失函数,则只需一个输出节点即可将数据分为两类。...重要的一点是,如果你使用BCE损失函数,则节点的输出应介于(0-1)之间。这意味着你必须在最终输出中使用sigmoid激活函数。因为sigmoid函数可以把任何实数值转换(0–1)的范围。...(也就是输出概率值) 如果你不想在最后一层上显示使用sigmoid激活函数,你可以在损失函数的参数上设置from logits为true,它会在内部调用Sigmoid函数应用到输出值。...如果你不想在最后一层上显示使用softmax激活函数,你可以在损失函数的参数上设置from logits为true,它会在内部调用softmax函数应用到输出值。与上述情况相同。...这些是最重要的损失函数。训练神经网络时,可能会使用这些损失函数之一。 以下链接是Keras中所有可用损失函数的源代码。

72840

DL | 语义分割综述

在许多语义分割架构中,CNN 旨在最小化的损失函数是交叉熵损失。该目标函数度量的是预测像素概率分布(在所有类上)和实际的概率分布的差异。 然而,对语义分割来说,交叉熵损失并不理想。...边会编码两类信息: (1)蓝色:两个像素的实际类别,即它们之间的依赖关系 (2)红色:对于给定像素的 CNN 原始预测和实际标签之间的依赖关系 每个依赖性关系都具有势能,这是一个关于两个相关随机变量值的函数...L_t 是一个可以捕获预测分割和真实分割之间差异的损失函数 他们比较了模型在不同时间尺度的表现:在 Cityscapes 数据集上评估下一帧(短时间)、下一个 0.5 秒(中等时间)和下一个 10 秒

92320

吴恩达DL笔记

下图所示ReLu激活函数,全称是rectified linear unit,后面还会出现一个其他的激活函数。 ?...为了把y hat转换成一个概率,可以使用sigmod函数转换,于是目标函数就转换成 ? ?...Sigmod Function 既然目标函数有了,那接下来就是寻找损失函数和代价函数了,也即是error function和cost function。...这个两个函数区别不大,但是意义不同,之前一直没有注意。error function指的是一个数据点的更新,cost function指的是所有数据的更新。这里对比了两个损失函数,最小二乘法和交叉熵。...另外AndrewNg的ppt解释也很通俗,当类别是1的时候函数可以看出尽量使得y hat趋向1,类别是0的时候也尽量趋向于0。 ? 这里加个负号是把他转换成求最小值。

80820

机器学习-3:MachineLN之dl

不管怎么样请保持平常心,因为深度学习很普通,并且现在很多人感觉已经遇到了瓶颈,大牛都在寻找其他更好的方法,但不得不承认dl确实比传统机器学习的方法好,先看一下dl的局限性,给你挖一些坑自己去填可好?...说了这么多废话,该回到dl了。...(1)你学dl的目的是什么? (2)你喜欢你现在的工作吗?dl对你现在的工作有什么帮助? (3)如果那天dl热潮过了,你还有还什么技能可能养家糊口?...机器学习-3:MachineLN之dl 4. 机器学习-4:DeepLN之CNN解析 5. 机器学习-5:DeepLN之CNN权重更新(笔记) 6. ...机器学习-7:MachineLN之激活函数 8. 机器学习-8:DeepLN之BN 9. 机器学习-9:MachineLN之数据归一化 10.

41040

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭
    领券