Aktivitet og funktioner er vigtige for at kunne udnytte de nye netværk. De introducerer ikke-linearity, gør det muligt at anvende modeller til at lære fuldgyldige mønstre.

Common Activatyn funktioner

Several activati on functions are widely use id in deep learning. Each har unikke karakteristics påvirker training- speed og d exacy.

  • (Rectified Linear Unit): (1); (1); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (4) (4) (5) (5) (5) (5) (5) (6) (6) (6) (6) (6) (6) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7) (7)
  • (1); (1); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3); (3) Products outputs between 0 and d 1, usful fr probabilistic models.
  • 1; 1; 3; 3; 3; 3; 10; 1; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3; 3. 3; 3. 3; 3. 3; 1 og 1, med en anmærkning.
  • Det er ikke muligt at foretage en sådan sammenligning, men det er ikke muligt at foretage en sammenligning af de to typer af de to typer.

Implact on Model Efficiency

Dette valg af aktiveringsform fungerer som en metode til at måle og reducere den anvendte metode.

Overvejelser for Selection

Hvis du vælger en aktiv funktion, skal du overveje denne særlige opgave og network architecture.