神经网路中使用relu函数要好过tanh和sigmoid函数？
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，sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况，这种现象称为饱和，从而无法完成深层网络的训练。而relu函数就不会出现饱和倾向，不会有特别小的梯度出现
3.relu函数会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生。当然现在也有一些对relu函数的改进，比如prelu, random relu等，在不同的数据集上会有一些训练速度上或者准确率上的改进多加一句，现在主流的做法，会多做一步batch normalization,尽可能保证每一层网络的输入具有相同的分布。
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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Sigmiod、Relu、Tanh三个激活函数的缺点和不足，有没有更好的激活函数？相关面试题，主要包含被问及Sigmiod、Relu、Tanh三个激活函数的缺点和不足，有没有更好的激活函数？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 sigmoid、Tanh、ReLU的缺点在121问题中已有说明，为了解决ReLU的dead cell的情况，发明了Leaky Relu， 即在输入小于0
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本文向大家介绍sigmoid函数特性相关面试题，主要包含被问及sigmoid函数特性时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 定义域为 值域为(0,1) 函数在定义域内为连续和光滑的函数 处处可导,导数为
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本文向大家介绍Relu比Sigmoid的效果好在哪里?相关面试题，主要包含被问及Relu比Sigmoid的效果好在哪里?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
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