tensorflow中sigmod激活函数

最新推荐文章于 2023-01-07 17:27:32 发布
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#tensorflow #python #神经网络 #人工智能 #深度学习

本文深入探讨了TensorFlow框架中Sigmoid激活函数的特点与应用。详细分析了其输出范围、函数导数特性以及在网络深层计算时可能出现的梯度消失问题。同时，文章也指出了Sigmoid函数在输出非0均值时导致收敛速度缓慢的问题，并讨论了其计算复杂度。
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tensorflow中sigmod激活函数

引用API：tensorflow.nn.sigmod(x)

sigmod激活函数

f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}

优点    ：输出值在[0~1]之间，且具有单调性，可以作为输出层

缺点：：函数导数输出为0~0.25之间，多层网络计算后容易趋向于0，产生梯度

              消失，无法继续更新参数

              输出非0均值，收敛慢

              幂运算复杂，计算时间长                

 

 

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