为什么在卷积神经网络中使用ReLU作为激活单元？
我正在尝试使用CNN对图像进行分类，据我所知，ReLu是每个卷积层中激活单元的常用选择。根据我的理解，ReLU将保留所有正图像强度，并将负图像强度转换为0。对我来说，这就像是处理步骤，而不是真正的“启动”步骤。那么，在这里使用ReLU的目的是什么？
共有1个答案
首先，介绍了非线性。如果没有它，整个CNN只会是一系列矩阵乘法和最大池（因此你将无法近似和学习复杂的函数）。但我想你是在问为什么雷鲁特别受欢迎。我想到的一个原因是，其他激活函数，如tanh或sigmoid，都有梯度饱和问题。这意味着一旦他们输出的值接近最大值，他们的梯度就变得无关紧要了（只需看看他们的图表，例如在维基百科上），他们会在反向传播时消除梯度。ReLU没有这个问题。此外，ReLUs为负值生成零的事实意味着网络生成的中间表示往往更稀疏。
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注意: 本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户，并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组大小为32x32的RGB图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别： 飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。 想了解更多信息请参考CIFAR-10 page，以及Alex Kriz
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卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络
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本文向大家介绍卷积神经网络的卷积是什么意思？ 相关面试题，主要包含被问及卷积神经网络的卷积是什么意思？ 时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 答：对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源
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我刚刚在CNN上读完斯坦福CS231n的笔记，有一个现场演示的链接；但是，我不确定演示中的“激活”、“激活梯度”、“权重”和“权重梯度”指的是什么。以下截图是从演示中复制的。 混淆点1 首先，我对输入层的“激活”是指什么感到困惑。根据注释，我认为激活层指的是CNN中的RELU层，它本质上告诉CNN应该点亮哪些神经元（使用RELU函数）。我不确定这与如下所示的输入层有何关系。此外，为什么会显示两幅图
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此问题似乎与在帮助中心定义的范围内编程无关。 我不明白为什么在使用卷积神经网络时需要翻转滤波器。 根据千层面文件， flip_filters：bool（默认值：True） 是在将过滤器滑动到输入上之前翻转过滤器，执行卷积（这是默认设置），还是不翻转过滤器并执行相关。请注意，对于千层面中的其他一些卷积层，翻转会产生开销，默认情况下是禁用的–使用从其他层学习的权重时，请查看文档。 这是什么意思？我从未
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在了解了机器学习概念之后，现在可以将注意力转移到深度学习概念上。深度学习是机器学习的一个分支。深度学习实现的示例包括图像识别和语音识别等应用。 以下是两种重要的深度神经网络 - 卷积神经网络 递归神经网络 在本章中，我们将重点介绍CNN - 卷积神经网络。 卷积神经网络 卷积神经网络旨在通过多层阵列处理数据。这种类型的神经网络用于图像识别或面部识别等应用。CNN与其他普通神经网络之间的主要区别在于