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佛心分享-IT 人自學之術

深度學習Tensorflow 2.X系列 第 14 篇

激勵函數

17th鐵人賽
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Sigmoid函數

優點

  1. 能把輸入的連續實值換為0和1間的輸出，如果是非常大的負數，輸出就是0；如果是非常大的正數，輸出就是1。
  2. 連續的函數，方便求導數。
    缺點
  3. 函數在變量取絕對值非常大的正值或負值時，會出現飽和現象，意味函數值左右兩端會變得很平坦，並對輸入的微小改變會不敏感。
  4. 反向傳播時，當梯度接近0，權重基本不會更新，易出現梯度消失，從而無法完成深層網路訓練。
  5. 計算複雜度高。
  6. 函數輸出不適0均值，會導致後層的神經元輸入是非0均值的訊號，會對梯度產生影響。

    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250912/20168366kMbDLiPU3Q.png

Tanh函數


https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250912/20168366nCUSPxeUL3.png

ReLU(REctified Linear Unit，修正線性單元)


https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20250912/2016836641M2VnGIyr.png


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    網路參數優化
  2. 21
    MINST手寫數字辨識
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    使用Keras模組實現神經網路訓練
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