Արդյո՞ք սիգմոիդն ավելի լավն է, քան ReLU-ն:
Արդյո՞ք սիգմոիդն ավելի լավն է, քան ReLU-ն:

Video: Արդյո՞ք սիգմոիդն ավելի լավն է, քան ReLU-ն:

Video: Արդյո՞ք սիգմոիդն ավելի լավն է, քան ReLU-ն:
Video: Нелогичная жизнь_Рассказ_Слушать 2024, Նոյեմբեր
Anonim

Ռելու : Հաշվարկելու համար ավելի արդյունավետ քան սիգմոիդը նման գործառույթներ, քանի որ Ռելու պարզապես անհրաժեշտ է topk max(0, x) և չկատարել թանկարժեք էքսպոնենցիալ գործողություններ, ինչպես Sigmoids-ում: Ռելու Գործնականում ցանցեր հետ Ռելու հակված է ցույց տալ ավելի լավ կոնվերգենցիայի կատարումը քանզիգմոիդ.

Նմանապես կարելի է հարցնել, թե ինչու է ReLU-ն լավագույն ակտիվացման գործառույթը:

Հիմնական գաղափարն այն է, որ գրադիենտը լինի ոչ զրոյական և ի վերջո վերականգնվի մարզումների ժամանակ: ReLu ավելի քիչ հաշվողականորեն թանկ է, քան tanh-ը և սիգմոիդ քանի որ այն ներառում է ավելի պարզ մաթեմատիկական գործողություններ: Այսինքն ա լավ կետ, որը պետք է հաշվի առնել, երբ մենք նախագծում ենք խորը նյարդային ցանցեր:

Կարելի է նաև հարցնել՝ ի՞նչ է սիգմոիդ ակտիվացման ֆունկցիան։ Այն սիգմոիդ ֆունկցիան է ակտիվացման գործառույթ Նեյրոնային ցանցերում նեյրոնների արձակման հետ կառուցված հիմքում ընկած դարպասի առումով: Ածանցյալը նույնպես գործում է a ակտիվացման գործառույթ Նեյրոնի հետ աշխատելու առումով ակտիվացում NN-ների առումով. Նրանց միջև տարբերությունն այն է ակտիվացում աստիճան և փոխազդեցություն:

Նմանապես, ինչու ենք մենք օգտագործում ReLU-ն CNN-ում:

Կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցեր ( CNN Քայլ 1(բ) - ReLU Շերտ. The Rectified Linear Unit, or ReLU , է կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերի գործընթացի առանձին բաղադրիչ չէ: Ուղղիչ ֆունկցիայի կիրառման նպատակը է բարձրացնել մեր պատկերների ոչ գծայինությունը:

Ո՞րն է ReLU-ի օգտագործումը:

ReLU (Ուղղված գծային միավոր) ActivationFunction The ReLU ամենաշատն է օգտագործված Ակտիվացման գործառույթն աշխարհում հենց հիմա: Քանի որ դա կա օգտագործված գրեթե բոլոր կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերում կամ խորը ուսուցման մեջ:

Խորհուրդ ենք տալիս: