relu为何好过sigmoid和tanh？
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。
第二，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（在sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信息丢失），这种现象称为饱和，从而无法完成深层网络的训练。而ReLU就不会有饱和倾向，不会有特别小的梯度出现。
第三，Relu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（以及一些人的生物解释balabala）。当然现在也有一些对relu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。
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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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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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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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在使用relu激活功能时，我在实现backprop时遇到问题。我的模型有两个隐藏层，两个隐藏层中都有10个节点，输出层中有一个节点（因此有3个权重，3个偏差）。我的模型不适用于这个断开的backward\u prop函数。但是，该函数使用sigmoid激活函数（作为注释包含在函数中）与backprop一起工作。因此，我认为我把relu推导搞砸了。 谁能把我推向正确的方向？