Apakah sigmoid lebih baik dari ReLU?
Apakah sigmoid lebih baik dari ReLU?

Video: Apakah sigmoid lebih baik dari ReLU?

Video: Apakah sigmoid lebih baik dari ReLU?
Video: 10. Rectified Linear Unit (reLU) 2024, November
Anonim

Relu : Lebih efisien secara komputasi untuk menghitung daripada Sigmoid suka fungsi karena Relu hanya perlu memilih max(0, x) dan tidak melakukan operasi eksponensial yang mahal seperti di Sigmoid. Relu : Dalam praktiknya, jaringan dengan Relu cenderung menunjukkan lebih baik kinerja konvergensi thansigmoid.

Demikian pula orang mungkin bertanya, mengapa ReLU merupakan fungsi aktivasi terbaik?

Ide utamanya adalah membiarkan gradien menjadi bukan nol dan akhirnya pulih selama pelatihan. ReLu secara komputasi lebih mahal daripada tanh and sigmoid karena melibatkan operasi matematika yang lebih sederhana. Itu adalah bagus hal yang perlu dipertimbangkan ketika kita merancang neuralnet dalam.

Orang mungkin juga bertanya, apa itu fungsi aktivasi sigmoid? NS fungsi sigmoid adalah fungsi aktivasi dalam hal gerbang yang mendasari terstruktur dalam co-relationto Neuron menembak, di Neural Networks. Turunannya, juga bertindak menjadi a fungsi aktivasi dalam hal penanganan Neuron pengaktifan dalam hal NN. Selisih antara keduanya adalah pengaktifan derajat dan interaksi.

Demikian pula, mengapa kami menggunakan ReLU di CNN?

Jaringan Saraf Konvolusi ( CNN ): Langkah 1(b) - ReLU Lapisan. Satuan Linier yang Diperbaiki, atau ReLU , adalah bukan komponen terpisah dari proses jaringan saraf convolutional. Tujuan menerapkan fungsi penyearah adalah untuk meningkatkan non-linearitas dalam gambar kita.

Apa gunanya ReLU?

ReLU (Unit Linier Terperbaiki) AktivasiFungsi The ReLU adalah yang paling digunakan fungsi aktivasi di dunia saat ini. Karena, itu adalah digunakan di hampir semua jaringan saraf convolutional atau deeplearning.

Direkomendasikan: