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？
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时不让输出为0，而是乘以一个较小的系数，从而保证有导数存在。同样的目的，还有一个ELU，函数示意图如下。
还有一个激活函数是Maxout，即使用两套w,b参数，输出较大值。本质上Maxout可以看做Relu的泛化版本，因为如果一套w,b全都是0的话，那么就是普通的ReLU。Maxout可以克服Relu的缺点，但是参数数目翻倍。
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激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。 Sigmoid 也成为 S 形函数，取值范围为 (0,1)。Sigmoid 将一个实数映射到 (0,1) 的区间，可以用来做二分类。Sigmoid 在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。 sigmoid 缺点： 激活函数计算量大（指数运算），反向传播求误差梯度时，求导
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激活函数可以通过设置单独的激活层实现，也可以在构造层对象时通过传递activation参数实现。 from keras.layers import Activation, Dense model.add(Dense(64)) model.add(Activation('tanh')) 等价于 model.add(Dense(64, activation='tanh')) 也可以通过传递一个逐
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激活函数可以通过设置单独的激活层实现，也可以在构造层对象时通过传递activation参数实现。 from keras.layers.core import Activation, Dense model.add(Dense(64)) model.add(Activation('tanh')) 等价于 model.add(Dense(64, activation='tanh')) 也可以通过
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本文向大家介绍激活函数的作用相关面试题，主要包含被问及激活函数的作用时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 激活函数是用来加入非线性因素的,提高神经网络对模型的表达能力,解决线性模型所不能解决的问题。
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激活函数的用法 激活函数可以通过设置单独的 Activation 层实现，也可以在构造层对象时通过传递 activation 参数实现： from keras.layers import Activation, Dense model.add(Dense(64)) model.add(Activation('tanh')) 等价于： model.add(Dense(64, activation
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在讲反向传播算法时，我们用均方差损失函数和Sigmoid激活函数做了实例，首先我们就来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题。 首先我们回顾下Sigmoid激活函数的表达式为：$$sigma(z) = frac{1}{1+e^{-z}}$$ $$sigma(z)$$的函数图像如下： 从图上可以看出，对于Sigmoid，当z的取值越来越大后，函数曲线变得越来越平缓，意味着此时的导数$$sigma