神经网络中激活函数层有什么作用
时间: 2024-02-16 10:42:08 浏览: 83
神经网络激活函数汇总
神经网络中的激活函数层的作用是将神经元的输入转换为输出。激活函数层通常紧随在全连接层或卷积层之后,将这些层的输出进行非线性变换,以增强神经网络的表达能力和非线性拟合能力。激活函数层的输出通常是在一定范围内的非负数,比如 [0,1] 或 [-1,1] 之间的值,这些值对应于神经元的激活程度或者输出的概率值。常见的激活函数包括 Sigmoid、ReLU、Tanh 等,它们各自有不同的特点和适用场景。
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