??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(一)：常見的激活函數(shù)及其意義 ????
?? 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是圖像識(shí)別和處理的核心技術(shù)之一。今天，我們來聊聊CNN中的一個(gè)重要組件——激活函數(shù)。??
?? 激活函數(shù)的作用在于為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)添加非線性特性，使其能夠?qū)W習(xí)并解決復(fù)雜的問題。沒有激活函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將退化成簡(jiǎn)單的線性模型，無法捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。?
?? 常見的激活函數(shù)包括Sigmoid、ReLU、Leaky ReLU等。每種激活函數(shù)都有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用場(chǎng)景：
- Sigmoid 函數(shù)常用于二分類問題，輸出值介于0到1之間，便于概率解釋。
- ReLU (Rectified Linear Unit) 函數(shù)因其計(jì)算效率高而廣泛應(yīng)用于隱藏層中，能有效緩解梯度消失問題。
- Leaky ReLU 則是對(duì)ReLU的一種改進(jìn)，通過允許少量負(fù)值輸入來避免“死亡ReLU”現(xiàn)象。
?? 選擇合適的激活函數(shù)對(duì)于構(gòu)建高效、準(zhǔn)確的CNN至關(guān)重要。希望這篇簡(jiǎn)短的介紹能幫助大家更好地理解CNN背后的數(shù)學(xué)原理！??
深度學(xué)習(xí) 人工智能 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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