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。

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 max⁡(0,z)\max(0,z);sigmoid把标量映射到(0,1)(0,1)。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

  1. Goodfellow I, Bengio Y, Courville A. Deep Learning [M]. MIT Press, 2016. Online edition. 定位:§6.3. 稳定来源(访问 )。

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