A është sigmoidi më i mirë se ReLU?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2023-12-15 23:53

Relu : Më efikase llogaritëse për të llogaritur sesa sigmoid si funksionet që nga Relu thjesht ka nevojë për topick max(0, x) dhe jo për të kryer operacione të shtrenjta eksponenciale si në Sigmoid. Relu : Në praktikë, rrjetet me Relu priren të tregojnë më mirë performanca e konvergjencës thansigmoid.

Në mënyrë të ngjashme, dikush mund të pyesë, pse ReLU është funksioni më i mirë i aktivizimit?

Ideja kryesore është që gradienti të jetë jo zero dhe të rikuperohet përfundimisht gjatë stërvitjes. ReLu është më pak llogaritës i shtrenjtë se tanh dhe sigmoid sepse përfshin veprime më të thjeshta matematikore. Ajo eshte nje mirë pikë për t'u marrë parasysh kur jemi duke projektuar rrjete të thella nervore.

Dikush mund të pyesë gjithashtu, çfarë është funksioni i aktivizimit sigmoid? Të funksioni sigmoid Eshte nje funksioni i aktivizimit për sa i përket portës themelore të strukturuar në bashkëlidhje me ndezjen e neuroneve, në Rrjetet Neural. Derivati, gjithashtu vepron si a funksioni i aktivizimit për sa i përket trajtimit të neuronit aktivizimi për sa i përket NN-ve. Diferenca midis të dyjave është aktivizimi shkallën dhe ndërveprimin.

Në mënyrë të ngjashme, pse përdorim ReLU në CNN?

Rrjetet nervore konvolucionale ( CNN ): Hapi 1 (b) - ReLU Avokat. Njësia lineare e korrigjuar, ose ReLU , është jo një komponent i veçantë i procesit të rrjeteve nervore konvolucionale. Qëllimi i aplikimit të funksionit ndreqës është për të rritur jolinearitetin në imazhet tona.

Cili është përdorimi i ReLU?

ReLU (Njësi lineare e korrigjuar) Funksioni i aktivizimit The ReLU është më të përdorura Funksioni i aktivizimit në botë tani. Meqë, është të përdorura pothuajse në të gjitha rrjetet neurale konvolucionale ose mësimin e thellë.