האם סיגמואיד טוב יותר מ-ReLU?

2024 מְחַבֵּר: Lynn Donovan | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:47

רלו : יעיל יותר לחישוב מאשר סיגמואיד כמו פונקציות מאז רלו רק צריך topick max(0, x) ולא לבצע פעולות אקספוננציאליות יקרות כמו Sigmoids. רלו : בפועל, רשתות עם רלו נוטים להראות טוב יותר ביצועי התכנסות thansigmoid.

באופן דומה אפשר לשאול, מדוע ReLU היא פונקציית ההפעלה הטובה ביותר?

הרעיון המרכזי הוא לתת לשיפוע להיות לא אפס ולהתאושש במהלך האימון בסופו של דבר. ReLu הוא פחות יקר מבחינה חישובית מ-tanh and סיגמואיד כי זה כולל פעולות מתמטיות פשוטות יותר. זה טוֹב נקודה שיש לקחת בחשבון כאשר אנו מתכננים רשתות עצבים עמוקות.

אפשר גם לשאול, מהי פונקציית הפעלת סיגמואיד? ה פונקציה סיגמואידית הוא פונקציית הפעלה במונחים של שער בסיסי המובנה ביחס משותף לירי נוירונים, ברשתות עצביות. הנגזרת, פועלת גם להיות א פונקציית הפעלה מבחינת הטיפול בנוירון הַפעָלָה מבחינת NN's. ההבדל בין השניים הוא הַפעָלָה תואר ומשחק גומלין.

באופן דומה, מדוע אנו משתמשים ב-ReLU ב-CNN?

רשתות עצביות קונבולוציוניות ( CNN ): שלב 1(ב) - ReLU שִׁכבָה. היחידה הליניארית המתוקנת, או ReLU , הוא לא מרכיב נפרד בתהליך של רשתות עצביות קונבולוציוניות. מטרת יישום פונקציית המיישר הוא להגביר את האי-לינאריות בתמונות שלנו.

מה השימוש ב-ReLU?

ReLU (יחידה לינארית מתוקנת) ActivationFunction The ReLU זה הכי בשימוש פונקציית הפעלה בעולם כרגע. מאז, זהו בשימוש כמעט בכל הרשתות העצביות הקונבולוציוניות או למידה עמוקה.