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relu函数输出结果分析,试分析,Relu函数有何优缺点?

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relu是非线性激活函数题主的问题是，为什么relu这种“看似线性”(分段线性)的激活函数所形成的网络 ， 实际上可以增加非线性表达能力 。为什么用reluactivate函数用sigmod 函数会导致将近一半的神经元被激活 ， 常见激活函数如乙状结肠、tanh、relu等，，它们的输入输出都是非线性的，从而可以赋予网络非线性逼近能力 。

1、一.激活 函数(activationfunctionsactivation 函数通常具有以下性质:非线性:当activation函数是非线性时，一个两层神经网络基本上可以近似所有函数 。但是，如果激活函数与激活函数(即f(x)xf(x)x)相同，则不满足这个性质，如果MLP使用相同的激活函数 ， 那么整个网络实际上与单层神经网络相同 。可微性:当优化方法基于梯度时，这个性质是必要的 。
【relu函数输出结果分析,试分析,Relu函数有何优缺点?】
F(x)≈xf(x)≈x:当函数被激活时，如果参数的初始化是random的一个小值，神经网络的训练会非常高效；如果不满足这个属性，那么您需要非常小心地设置初始值 。输出 value的范围:当函数输出value的激活值有限时，基于梯度的优化方法会更稳定 ， 因为特征的表示受有限权重的影响更显著；当激活函数 输出为无穷大时，模型的训练会更高效 ， 但这种情况下一般需要较小的学习率 。通过上面的介绍，我们对激活函数有了一个大致的了解 。

2、一个神经网络有两个 输出怎么用公式表示一个神经网络有两个输出公式如下 。1、y1f1(w1x1 w2x2 ... wmxm b1).2、y2f2(w1x1 w2x2 ... wmxm b2).3.其中y1和y2分别代表x1 ， x2，...，xm是输入向量的分量 ， w1，w2，... ， wm是连接输入和输出的权重参数，b1和b2是偏移参数，f1和f2是激活-2/ 。

3、神经网络中ReLU是线性还是非线性 函数?如果是线性的话为什么还说它做激活...百度知道真的不好 。之前的回答都不着边际，真的是忍无可忍 。relu是非线性激活函数题主的问题是，为什么relu这种“看似线性”(分段线性)的激活函数所形成的网络，实际上可以增加非线性表达能力 。1.首先 ， 什么是线性网络？如果把线性网络看作一个大矩阵M..那么输入样本A和B将经历相同的线性变换MA、MB(其中A和B经历的线性变换矩阵M是相同的) 。

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