Jaka jest funkcja aktywacji używana w modelu głębokiej sieci neuronowej dla problemów klasyfikacji wieloklasowej?
Wtorek, 08 sierpnia 2023
by Akademia EITCA
W dziedzinie głębokiego uczenia się w przypadku problemów z klasyfikacją wieloklasową funkcja aktywacji stosowana w modelu głębokiej sieci neuronowej odgrywa kluczową rolę w określaniu mocy wyjściowej każdego neuronu, a ostatecznie ogólnej wydajności modelu. Wybór funkcji aktywacji może znacznie wpłynąć na zdolność modelu do uczenia się złożonych wzorców i
Jaka jest rola funkcji aktywacji w modelu sieci neuronowej?
Wtorek, 08 sierpnia 2023
by Akademia EITCA
Funkcje aktywacji odgrywają kluczową rolę w modelach sieci neuronowych, wprowadzając do sieci nieliniowość, umożliwiając jej uczenie się i modelowanie złożonych relacji w danych. W tej odpowiedzi zbadamy znaczenie funkcji aktywacji w modelach głębokiego uczenia, ich właściwości i przedstawimy przykłady ilustrujące ich wpływ na wydajność sieci.
- Opublikowano w Artificial Intelligence, EITC/AI/DLTF Głębokie Uczenie z TensorFlow, TensorFlow, Model sieci neuronowej, Przegląd egzaminów
Tagged under:
Funkcje aktywacji, Artificial Intelligence, Nieszczelny ReLU, Nieliniowość, Normalizacja, ReLU, esicy, softmax, Tanh