你即將離開本站

並前往http://www.sohu.com/a/273191359_100285715

为什么ReLu激活函数要好于tanh和sigmoid?_导数 - 搜狐

如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层， ...

確定！ 回上一頁

查詢 「Dead ReLU」的人也找了：

  1. Dead ReLU
    2.
  2. Sigmoid 缺點
    3.
  3. 激活函數
    4.
  4. ReLU 缺點
    5.
  5. Leaky ReLU
    6.
  6. Leaky ReLU 缺點
    7.
  7. zero-centered
    8.
  8. LeakyReLU
    9.