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策划书,上海优化排名网站,管理微信软件,模版型网站Sigmoid 函数 常用于二分类问题 优点: 函数的值域在(0,1)之间,可将任意实数映射到0到1的区间,常被用于将输出解释为概率。 将很大范围内的输入特征值压缩到0~1之间,使得在深层网络中可以保持数据幅度不会出现较大的变化&#xff0…

Sigmoid 函数

        常用于二分类问题

         优点

        函数的值域在(0,1)之间,可将任意实数映射到0到1的区间,常被用于将输出解释为概率。

        将很大范围内的输入特征值压缩到0~1之间,使得在深层网络中可以保持数据幅度不会出现较大的变化,而Relu函数则不会对数据的幅度作出约束;

        缺点:

        当输入非常大或非常小的时候,输出基本为常数,即变化非常小,进而导致梯度接近于0;

        梯度可能会过早消失,进而导致收敛速度较慢,例如与Tanh函数相比,其就比sigmoid函数收敛更快,是因为其梯度消失问题较sigmoid函数要轻一些;

softmax

        Softmax一般用来作为神经网络的最后一层,用于多分类问题的输出。其本质是一种激活函数,将一个数值向量归一化为一个概率分布向量,且各个概率之和为1。

Tanh

 

Relu(修正线性单元)

 

http://www.dtcms.com/wzjs/124423.html

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