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黑马_无监督和有监督_传统图像理解技术:图像搜索系统_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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深度的理解。为了让你感受一下这个问题,回想起SigmOid神经元在饱和时停止学 习的问题,也就是输出接近0或者1的时候。在这章我们也反复看到了问题就是σz降低了梯度, 减缓了学习。tanh神经元也有类似的问题。对比一下,提高RLU的带权输入并不会导致其饱和, 所以就不存在前面那样的学习速度下降。另外,当带权输入是负数的时候,梯度就消失了,所 以神经元就完全停止了学习。这就是很多有关理解RLU何时何故更优的问题中的两个。 我已经绐出了一些不确定性的描述,指出我们现在还没有一个坚实的理论来解释如何选择激 活函数。实际上,这个问题比我已经讲过的还要困难,因为其实是有无穷多的可能的激活函数。 所以对绐定问题,什么激活函数最好?什么激活函数会导致学习最快?哪个能够绐出最高的测 试准确率?其实现在并没有太多真正深刻而系统的研究工作。理想中,我们会有一个理论告诉 人们,准确细致地,如何选择我们的激活函数。另外,我们不应该让这种缺失阻碍我们学习和 应用神经网络!我们已经有了一些强大的工作,可以使用它们完成很多的研究工作。本书剩下 的部分中,我会继续使用SigmOid神经元作为首选,因为他们其实是强大
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