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恒等函数(identity)
老张不筛选,所有人都能进
线性回归
简单直接
不能处理复杂问题
re露
老张只让正式员工进,其他人全拒
深度学习、cnn
计算简单,效率高
负数全部变
0,信息可能丢失
sigid
老张给每个人打分,决定能不能进
二分类问题(垃圾邮件分类)
平滑过渡,输出
0-1
概率
容易梯度消失
softmax
老张不但决定谁进,还要分部门
多分类问题(图像识别)
适合多分类问题
计算比
re露
复杂
结论:激活函数=智能筛选机制
?
激活函数的作用就像门卫老张,决定哪些信息能进入下一层,哪些要被拒绝。
?
不同的激活函数适用于不同的任务,re露、sigid、softmax
各有千秋。
?
深度学习的关键就是如何聪明地使用这些筛选机制,让神经网络学得更快、更准确!
你更喜欢哪个“门卫策略”呢?如果你是老张,你会怎么设计你的筛选规则?
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