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神经网络中的激活函数
作者:运维做开发 | 2024-07-12 23:31:51
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神经网络中的激活函数
目录
一、什么是激活函数:
二、如何选择激活函数:
1.Sigmoid激活函数:
2.线性激活函数:
3.ReLU激活函数:
一、什么是
激活函数
:
激活函数是神经网络中的一种函数,它在
神经元中起到了非线性映射
的作用。
在神经网络的
每个神经元中
,都会
通过激活函数将输入信号进行处理
,然后输出给下一层神经元。
通俗解释:逻辑回归模型中的Sigmoid函数就是逻辑回归模型的激活函数,通过将输入特征向量x映射到Sigmoid函数的输入z上,将输出g映射到[0,1]范围内,实现了最终目标:预测结果输出二分类0/1。
二、如何选择激活函数:
每个神经元都可以选择各自的激活函数。
1.Sigmoid激活函数:
当某个神经元所解决的是
二分类问题(二分类问题,结果只有两个)
时,建议选择Sigmoid激活函数。
这时该神经元就是一个普通的逻辑回归模型。
2.线性激活函数:
当某个神经元解决的是
回归问题(回归问题,结果有无限个),且输出可正可负
时,建议使用线性激活函数。
这时该神经元就是一个普通的线性回归模型。
3.ReLU激活函数:
当某个神经元解决的是
回归问题(回归问题,结果有无限个),且输出只能是正数
时,建议使用ReLU激活函数。
这时该神经元就是一个预测结果非负的线性回归模型。
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