tensorflow的tf.nn.relu()函数

卷积神经网络之relu激活函数的理解 激活函数的目的:神经网络中,激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。 relu激活函数如图所示: relu激活函数的优势: (1)反向传播时,可以避免梯度消失。 (2)Relu会使一部分神经元的输出为0,这样就造成了网络的稀疏性,并且减少了参数的相互依存关系,缓解了过拟合问题的发生(以及一些人的生物解释balabala)。 (3)**相对于si... 阅读详情

tf.nn.relu()函数是将大于0的数保持不变,小于0的数置为0

import tensorflow as tf

a = tf.constant([-2,-1,0,2,3])
with tf.Session() as sess:
 	print(sess.run(tf.nn.relu(a)))

结果是

[0 0 0 2 3]

又如

import tensorflow as tf

a = tf.constant([[-2,-4],[4,-2]])
with tf.Session() as sess:
 	print(sess.run(tf.nn.relu(a)))

输出结果为

[[0 0]
 [4 0]]

relu的图像是这样的(下载自百度)

 

这样做的目的我目前不清楚。

激活函数的一些介绍

激活函数的百度百科

 

TensorFlow笔记:TensorFlow常用函数详解 TensorFlow笔记:TensorFlow常用函数详解TensorFlow是目前最流行的深度学习开发库之一,它具有强大的计算能力、可扩展性和易用性。在TensorFlow中,许多核心操作都通过函数的形式来实现,掌握这些常用函数对于使用TensorFlow实现深度学习模型非常重要。本篇文章将针对TensorFlow中常用函数进行详细说明。 阅读详情

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