为什么通常情况下ReLU比sigmoid和tanh强-雨云 - 老一代云服务提供商,国外服务器,国外云服务器,测评及优惠码

为什么通常情况下ReLU比si

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梯度消失问题:sigmoid和tanh函数在输入值很大或很小的时候,梯度会非常小,容易出现梯度消失的问题。而ReLU函数在输入值大于0的时候,梯度恒为1,避免了梯度消失的问题。 稀疏性:ReLU函数在输入值小于0的时候,输出恒为0,从而实现了神经元的稀疏性,使得网络中的神经元变得更加独立。而sigmoid和tanh函
生命不是用来比较,而是用来完成。我们经常轻易的判断别人。应该站在他们的立场,试着去了解他们所做的事。首先假设我们能了解他们的遭遇,我们就会知道他们所作所为都有个好理由。如果你懂得换位思考,你的人生会变得更美好。

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为什么通:这个天地,我来过,我奋战过,我深爱过,我不在乎结局。——《悟空传》