卷积神经中的激活函数的区别
时间: 2023-03-11 16:25:35 浏览: 56
激活函数的位置-altera器件选型指南(中文版)
激活函数的主要目的是用来解决非线性问题,它能够帮助神经网络更好地建模复杂的数据。在卷积神经网络中,激活函数的作用是把一层神经网络的输出变成一个非线性的输出,从而提高网络的表示能力。在卷积神经网络中,常用的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。它们各自具有不同的特点,例如Sigmoid函数具有较强的非线性特性,而ReLU函数可以加快神经网络的训练速度。
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