آیا سیگموئید بهتر از ReLU است؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

Relu : از نظر محاسباتی کارآمدتر برای محاسبه از سیگموئید مانند توابع از زمان Relu فقط به topick max(0, x) نیاز دارد و عملیات نمایی گران قیمت را در Sigmoids انجام نمی دهد. Relu : در عمل شبکه های با Relu تمایل به نشان دادن بهتر عملکرد همگرایی تاسیگموئید.

به طور مشابه ممکن است سوال شود، چرا ReLU بهترین عملکرد فعال سازی است؟

ایده اصلی این است که اجازه دهید گرادیان غیر صفر باشد و در نهایت در طول آموزش بازیابی شود. ReLu از نظر محاسباتی گرانتر از tanh و سیگموئید زیرا شامل عملیات ریاضی ساده تری است. یعنی یک خوب زمانی که ما در حال طراحی شبکه های عصبی عمیق هستیم باید به آن توجه کنیم.

همچنین ممکن است سوال شود که تابع فعال سازی سیگموئید چیست؟ را تابع سیگموئید هست یک عملکرد فعال سازی از نظر دروازه زیربنایی که در رابطه مشترک با شلیک نورون ها، در شبکه های عصبی ساختار یافته است. مشتق نیز به a عمل می کند عملکرد فعال سازی از نظر کنترل نورون فعال سازی از نظر NN. تفاوت بین این دو است فعال سازی درجه و تعامل

به طور مشابه، چرا از ReLU در CNN استفاده می کنیم؟

شبکه های عصبی کانولوشنال ( CNN ): مرحله 1 (ب) - ReLU لایه. واحد خطی اصلاح شده یا ReLU , است جزء جداگانه ای از فرآیند شبکه های عصبی کانولوشنال نیست. هدف از اعمال تابع یکسو کننده است برای افزایش غیر خطی بودن در تصاویر ما.

کاربرد ReLU چیست؟

ReLU (واحد خطی اصلاح شده) ActivationFunction The ReLU بیشترین است استفاده شده activationfunction در جهان در حال حاضر. از آنجا که، آن است استفاده شده تقریباً در تمام شبکه های عصبی کانولوشنال یا یادگیری عمیق.