激活函数的饱和性

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#人工智能

激活函数小结
路遥知马力，日久见人心
06-17 938
本篇博客对一些激活函数进行总结，以便加深理解和记忆
激活函数饱和是什么意思
m0_37566886的博客
05-23 445
激活函数饱和会带来一些问题，如：
【无聊问题之】激活函数的“饱和”是什么
YHKKun的博客
04-16 457
对于ELU函数来说，在负输入区域，随着输入值的减小，ELU 的输出将趋近于一个固定的负值（通常是 -α，其中 α 是一个超参数），而不会继续无限下降。这种饱和特性有助于减少神经元在负输入区域的过度激活，并且可以使得网络的输出更加稳定。在 x ≤ 0 的区域，随着 x 的减小，exp(x) 的值会迅速趋向于 0，从而使得 ELU(x) 趋向于 -α。在神经网络中，当一个激活函数在某个输入区域内达到其最大值或最小值，并且对输入的进一步增加或减少不再敏感时，我们就称该函数在这个区域内是"饱和"的。
深度学习 Normalization —— 激活函数的饱和区
最新发布
2301_77770759的博客
01-21 342
在某些激活函数中，当输入的绝对值较大时，函数的输出趋于一个固定的值，导致梯度接近于零，参数更新速度极慢，甚至训练停滞。显然，所谓的饱和区就是训练时梯度趋于零，甚至等于零，导致模型陷入了一种“饱和”，因此我们认为激活函数的导数趋于或等于零时，该区域为激活函数的饱和区。
饱和和非饱和激活函数
热门推荐
qq_40824311的博客
11-11 1万+
右饱和： 当x趋向于正无穷时，函数的导数趋近于0，此时称为右饱和。 左饱和： 当x趋向于负无穷时，函数的导数趋近于0，此时称为左饱和。 饱和函数和非饱和函数： 当一个函数既满足右饱和，又满足左饱和，则称为饱和函数，否则称为非饱和函数。 常用的饱和激活函数和非饱和激活函数： 饱和激活函数有如Sigmoid和tanh，非饱和激活函数有ReLU；相较于饱和激活函数，非饱和激活函数可以解决“梯度消失”的问...
YOLO11改进 - 激活函数 - 十余种常见的激活函数一键替换​
10-31
例如，ReLU激活函数因其计算简单、非饱和性在深度网络中广受欢迎，但其“死亡ReLU”问题（某些神经元失去激活）也是它的一个潜在缺点。而Swish激活函数被认为能够在一定程度上缓解ReLU的问题，并可能提升网络性能。 ...
tensorflow自定义激活函数实例
12-20
这是由于不同的激活函数具有不同的特性，如导数、饱和区和非饱和区等，这些特性对梯度传播和反向传播过程有直接影响。ReLU 函数在正区间内导数恒为 1，而在负区间内导数为 0，这种设计有助于缓解梯度消失问题；而...
Pytorch中的激活函数
01-20
在神经网络领域，激活函数扮演着至关重要的角色。它们赋予了神经网络模型处理非线性问题的能力，使得网络能够从复杂的数据中学习出更复杂的模式。PyTorch，作为一个流行的深度学习框架，提供了多种激活函数供用户...
30年激活函数回顾性总结.pdf
04-17
### 30年激活函数回顾性总结 #### 概述 在过去三十年中，神经网络及其在深度学习领域的应用已经成为了解决复杂问题的关键工具，并在众多领域展现出了非凡的能力。其中，激活函数（Activation Functions, AFs）作为...
函数的饱和性
diaoqi6581的博客
09-05 921
最近看一些文献的时候经常遇到饱和性这个词，扣个图做个笔记。 转载于:https://www.cnblogs.com/z1141000271/p/9590268.html
激活函数中的硬饱和，软饱和，左饱和和右饱和。
donkey_1993的博客
08-14 9825
假设h（x）是一个激活函数。 1.当我们的n趋近于正无穷，激活函数的导数趋近于0，那么我们称之为右饱和。 2.当我们的n趋近于负无穷，激活函数的导数趋近于0，那么我们称之为左饱和。   当一个函数既满足左饱和又满足右饱和的时候我们就称之为饱和，典型的函数有Sigmoid，Tanh函数。 3.对于任意的x，如果存在常数c，当x>c时，恒有=0，则称其为右硬饱和。如果对于任意的x，...
深度学习-激活函数：饱和激活函数【Sigmoid、tanh】、非饱和激活函数【ReLU、Leaky ReLU、RReLU、PReLU、ELU、Maxout】
u013250861的博客
12-18 7408
参考资料： 深度学习中几种常见的激活函数理解与总结
#详解# 激活函数中的 饱和、软饱和、硬饱和
lch551218的博客
01-04 2111
假设h（x）是一个激活函数。 1. 饱和 当我们的x趋近于正无穷，激活函数的导数趋近于0，那么我们称之为右饱和。 当我们的n趋近于负无穷，激活函数的导数趋近于0，那么我们称之为左饱和。 当一个函数既满足左饱和又满足右饱和的时候我们就称之为饱和，典型的函数有Sigmoid，Tanh函数。 2. 硬饱和 对于任意的x，如果存在常数c，当x>c时，恒有=0，则称其为右硬饱和。 如果对于任意的x，如果存在常数c，当x<c时，恒有=0,则称其为左硬饱和。 既满足左硬饱和又满足右硬饱和的我们称这种函数
激活函数总结
cdknight_happy的专栏
08-15 965
1 激活函数的作用 神经网络的某一层的输入和权重进行内积操作后，需要经过激活函数进行变换处理。 一般神经网络中用到的激活函数都是非线性函数，这是因为多个连续的线性变换仍然是输入的线性变换。使用非线性激活函数可以增强模型的拟合能力，经过多个非线性激活函数对输入的连续处理后，可以拟合任意复杂的变换过程，完成图像分类、检测等任务。 1 饱和激活函数 饱和激活函数是指在网络训练过程中，因为输入处于激活函数的饱和位置而有可能造成梯度弥散的激活函数，饱和激活函数包括了sigmoid、tanh和hard-sigmoid
神经网络中的激活函数
coffee_cream的博客
09-26 1052
1 常用的激活函数 1.1 Sigmod 激活函数 f(z)=11+exp⁡(−z)f(z)=\frac{1}{1+\exp (-z)}f(z)=1+exp(−z)1​ 导函数： f′(z)=f(z)(1−f(z))f'(z) = f(z)(1-f(z))f′(z)=f(z)(1−f(z)) 1.2 Tanh 激活函数 f(z)=tanh(z)=ez−e−zez+e−zf(z)=tanh(z)=\frac{e^z - e^{-z}}{e^z + e^{-z}}f(z)=tanh(z)=ez+e−zez−e−
激活函数-relu-sigmoid-tanh
世上再无张显宗
07-27 1605
1.激活函数 1.1激活函数是什么？ 　　激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。 那么激活函数应该具有什么样的性质呢？ 可微性： 当优化方法是基于梯度的时候，这个性质是必须的。 单调性： 当激活函数是单调的时候，单层网络能够保证是凸函数。 输出值的范围： 当激活函数输出值是 有限 的时候，基于梯度的优化方法会
激活函数知识点汇总
promisejia
03-25 862
https://blog.youkuaiyun.com/u011684265/article/details/78039280 relu 函数 relu（x） = max ( x, 0 ) 为什么使用relu？ 第一，采用sigmoid等函数，算激活函数时候（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法，计算量相当大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。 第二，对于深层网络，...
Activation Function 激活函数 ---非饱和激活函数
weixin_45646640的博客
03-30 843
Activation Function 非饱和激活函数
激活函数在深度学习中的重要性
激活函数的可导性使得我们能够计算损失函数关于权重的梯度，进而更新权重以最小化损失。 单调性有助于保持网络层的单调性，使得单层网络的输出具有良好的性质，有利于训练过程。此外，对于随机初始化的小权重，若...
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