首页model.add(Dropout(0.2))#防止过拟合 20%权重冻结 model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(1))#输出层是一个一维的全连接神经网络 model.add(Activation('sigmoid'))激活函数分别是哪几个层的

model.add(Dropout(0.2))#防止过拟合 20%权重冻结 model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(1))#输出层是一个一维的全连接神经网络 model.add(Activation('sigmoid'))激活函数分别是哪几个层的

时间: 2024-04-22 18:22:42 浏览: 66

神经网络的激活函数之sigmoid

根据每一层前面的激活、权重和偏置，我们要为下一层的每个激活计算一个值，但在将该值发送给下一层之前，要是用激活函数对这个输出进行缩放。 sigmoid函数 sigmoid函数是一个logistic函数，意思是说不管输入什么，输出都在0到1之间，也就是输入的每个神经元、节点或激活都会被锁放在一个介于0到1之间的值。 sigmoid 这样的函数常被称为非线性函数，因为我们不能用线性的项来描述它。很多激活函数都是非线性或者线性和非线性的组合这个问题与反向传播有关，在反向传播中，我们要计算每个权重的梯度，即针对每个权重的小更新，这样做的目的是优化整个网络中激活值的输出，使其能在输出层得到更好的结果，

在给出的代码中，Dropout 层和全连接层之后紧跟着的是一个 ReLU 激活函数，即 model.add(Activation('relu'))，Sigmoid 激活函数是在输出层之后添加的，即 model.add(Activation('sigmoid'))。因此，ReLu 激活函数应用在全连接层之上，Sigmoid 激活函数应用在输出层之上。同时，Dropout 层的作用是在训练过程中随机地将部分神经元的输出结果置为 0，从而减少模型的过拟合。

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