深度學(xué)習(xí)模型中不同激活函數(shù)的性能分析
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：6176 K
標(biāo)簽： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 激活函數(shù) 性能分析
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文檔介紹：近年來，人們?yōu)樘幚肀姸鄦栴}引入了各種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得了巨大的發(fā)展。任何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用的層次結(jié)構(gòu)是線性和非線性函數(shù)的組合，其中最常見的非線性層是激活函數(shù)，如Logistic Sigmoid、Tanh、ReLU、ELU、Swish和Mish。對深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)進(jìn)行了介紹，并對不同激活函數(shù)的輸出范圍、單調(diào)性、平滑性等特點(diǎn)進(jìn)行了分析。通過在數(shù)據(jù)集上測試，對現(xiàn)在使用頻率較高的激活函數(shù)進(jìn)行了性能測試。對激活函數(shù)的分析將有助于進(jìn)一步地在模型設(shè)計(jì)中進(jìn)行選擇。
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