Relu比Sigmoid的效果好在哪里?
参考回答：
Sigmoid的导数只有在0的附近时有较好的激活性,而在正负饱和区域的梯度趋向于0,从而产生梯度弥散的现象,而relu在大于0的部分梯度为常数,所以不会有梯度弥散现象。Relu的导数计算的更快。Relu在负半区的导数为0,所以神经元激活值为负时,梯度为0,此神经元不参与训练,具有稀疏性。
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本文向大家介绍relu为何好过sigmoid和tanh？相关面试题，主要包含被问及relu为何好过sigmoid和tanh？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 先看sigmoid、tanh和RelU的函数图： 第一，采用sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。 第
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本文向大家介绍为什么用relu就不用sigmoid了相关面试题，主要包含被问及为什么用relu就不用sigmoid了时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： Sigmoid的导数只有在0的附近时有比较好的激活性,在正负饱和区域的梯度都接近0，会导致梯度弥散。而relu函数在大于0的部分梯度为常数,不会产生梯度弥散现象。Relu函数在负半区导数为0,也就是说这个神经元不会经历训练,就是
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本文向大家介绍神经网路中使用relu函数要好过tanh和sigmoid函数？相关面试题，主要包含被问及神经网路中使用relu函数要好过tanh和sigmoid函数？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1.使用sigmoid函数，算激活函数时(指数运算)，计算量大，反向传播误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对较大，而采用relu激活函数，整个过程的计算量节省很多 2.对于深层网络，
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本文向大家介绍RetinaNet为什么比SSD效果好相关面试题，主要包含被问及RetinaNet为什么比SSD效果好时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： SSD 在训练期间重新采样目标类和背景类的比率，这样它就不会被图像背景淹没。RetinaNet采用另一种方法来减少训练良好的类的损失。因此，只要该模型能够很好地检测背景，就可以减少其损失并重新增强对目标类的训练。所以Retina
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本文向大家介绍relu相关面试题，主要包含被问及relu时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 在深度神经网络中，通常使用一种叫修正线性单元(Rectified linear unit，ReLU）作为神经元的激活函数。ReLU起源于神经科学的研究：2001年，Dayan、Abott从生物学角度模拟出了脑神经元接受信号更精确的激活模型，如下图： 其中横轴是时间(ms)，纵轴是神经元的
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