Каква е функцията за активиране, използвана в модела на дълбока невронна мрежа за проблеми с многокласова класификация?
В областта на задълбоченото обучение за проблеми с многокласова класификация, функцията за активиране, използвана в модела на дълбоката невронна мрежа, играе решаваща роля при определяне на изхода на всеки неврон и в крайна сметка на цялостната производителност на модела. Изборът на функция за активиране може значително да повлияе на способността на модела да изучава сложни модели и
Каква е ролята на функциите за активиране в модел на невронна мрежа?
Функциите за активиране играят решаваща роля в моделите на невронни мрежи, като въвеждат нелинейност в мрежата, което й позволява да учи и моделира сложни връзки в данните. В този отговор ще проучим значението на функциите за активиране в моделите на дълбоко обучение, техните свойства и ще предоставим примери, за да илюстрираме тяхното въздействие върху производителността на мрежата.
- Публикувана в Изкуствен интелект, EITC/AI/DLTF Дълбоко обучение с TensorFlow, TensorFlow, Модел на невронна мрежа, Преглед на изпита