🌟 in Deep Learning | 浅谈深度学习中的激活函数 🌟
导读 在深度学习的世界里，激活函数就像是神经网络的“灵魂调味料”，它们赋予了模型非线性能力，让机器能够处理复杂的任务。常见的激活函数有Re
在深度学习的世界里，激活函数就像是神经网络的“灵魂调味料”，它们赋予了模型非线性能力，让机器能够处理复杂的任务。常见的激活函数有ReLU（Rectified Linear Unit）和Sigmoid等。ReLU简单高效，通过将负值变为零，大幅提升了训练速度；而Sigmoid则因其平滑的输出值，在概率预测中表现突出。此外，还有Tanh函数，它能将数据压缩到-1到1之间，有助于解决梯度消失问题。
选择合适的激活函数至关重要，就像烹饪时选对调料才能做出美味佳肴。例如，在卷积神经网络中，ReLU通常被优先考虑；而在循环神经网络中，LSTM或GRU可能搭配Sigmoid使用。总之，了解各种激活函数的特点，可以帮助我们构建更强大的深度学习模型，解锁更多可能性！💪✨
郑重声明：本文版权归原作者所有，转载文章仅为传播更多信息之目的，如作者信息标记有误，请第一时候联系我们修改或删除，多谢。