वीडियो: क्या सिग्मॉइड ReLU से बेहतर है?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
रेलु : गणना करने के लिए अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल सिग्मॉइड की तुलना में कार्यों की तरह रेलु केवल अधिकतम (0, x) चुनने की आवश्यकता है और सिग्मोइड्स के रूप में महंगे घातीय संचालन नहीं करना चाहिए। रेलु : व्यवहार में, नेटवर्क के साथ रेलु दिखाने के लिए प्रवृत्त बेहतर अभिसरण प्रदर्शन थानसिग्मॉइड.
इसी तरह कोई पूछ सकता है कि ReLU सबसे अच्छा एक्टिवेशन फंक्शन क्यों है?
मुख्य विचार यह है कि ग्रेडिएंट को शून्य न होने दें और अंततः प्रशिक्षण के दौरान ठीक हो जाएं। रेलु tanh की तुलना में कम कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा है और अवग्रह क्योंकि इसमें सरल गणितीय संक्रियाएं शामिल हैं। वह अच्छा जब हम डीप न्यूरलनेट डिजाइन कर रहे होते हैं, तो इस पर विचार करना चाहिए।
कोई यह भी पूछ सकता है कि सिग्मॉइड सक्रियण कार्य क्या है? NS सिग्मॉइड फ़ंक्शन एक है सक्रियण समारोह तंत्रिका नेटवर्क में न्यूरॉन्स फायरिंग के सह-संबंध में संरचित अंतर्निहित गेट के संदर्भ में। व्युत्पन्न, भी कार्य करता है a सक्रियण समारोह न्यूरॉन को संभालने के मामले में सक्रियण एनएन के संदर्भ में। Thetwo के बीच का अंतर है सक्रियण डिग्री और परस्पर क्रिया।
इसी तरह, हम CNN में ReLU का उपयोग क्यों करते हैं?
संवादात्मक तंत्रिका नेटवर्क ( सीएनएन ): चरण 1(बी) - रेलु परत। रेक्टिफाइड लीनियर यूनिट, या रेलु , है दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क की प्रक्रिया का एक अलग घटक नहीं है। रेक्टिफायर फ़ंक्शन को लागू करने का उद्देश्य है हमारी छवियों में गैर-रैखिकता बढ़ाने के लिए।
रेएलयू का उपयोग क्या है?
रेलु (रेक्टिफाइड लीनियर यूनिट) एक्टिवेशन फंक्शन The रेलु सबसे अधिक है उपयोग किया गया अभी दुनिया में सक्रियण कार्य। चूंकि, यह है उपयोग किया गया लगभग सभी दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क या गहन शिक्षण में।
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