核心概念
激活函数
作用于单元预激活值、通常为网络引入非线性的函数。
非线性激活 activation
是什么
对层的预激活值进行变换的函数,如ReLU、sigmoid或tanh。 [1]
为何出现
若各层只有仄射变换,多层复合仍等价于一个仄射变换;非线性扩大可表示函数。
如何工作
ReLU逐项取 ;sigmoid把标量映射到。反向传播需要其导数或次梯度约定。
能做什么与不能做什么
能改变表达与优化性质;不存在脱离任务、初始化和数值条件而始终最佳的激活,也不是生物放电的等价模型。
在本书中
见第12章激活函数。
本页参考来源
- Goodfellow I, Bengio Y, Courville A. Deep Learning [M]. MIT Press, 2016. Online edition. 定位:§6.3. 稳定来源(访问 )。