Neural Network Activation Functions
Neural Network Activation Functions
David Sheehan Data scientist interested in sports, politics and Simpsons references In neural networks, activation functions determine the output of a node from a given set of inputs, where non-linear activation functions allow the network to replicate complex non-linear behaviours. As most neural networks are optimised using some form of gradient descent, activation functions need to be different
[Survey]Fast and Accurate Deep Network Learning by Exponential Linear Units (ELUs)DeepLearning 問題、解決法、効果 解決したい問題は、勾配が消失して学習が進まなくなること(vanishing gradient problem) ↓ ELUは、activation関数を通ったあとの出力の平均を0に近づけることで、bias shiftを軽減している ↓ 学習が速く収束する(効率がよい) ReLUの問題点(bias shift) ・ReLUは、非負の関数(non-negative)なので、その出力の平均は0より大きくなる傾向になる(bias shift)。 ・それが次の層の入力となるので、Cancelする機能がないと、さらにbias shiftが起こる ・Unit毎の相関が高いほど、bias shift
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