هل السيني أفضل من ReLU؟

2024 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:43

ريلو : أكثر كفاءة من الناحية الحسابية للحساب من السيني مثل الوظائف منذ ذلك الحين ريلو يحتاج فقط إلى topick max (0 ، x) ولا يؤدي عمليات أسية باهظة الثمن مثل Sigmoids. ريلو : في الممارسة العملية ، الشبكات مع ريلو تميل للعرض أفضل أداء التقارب ثانوي.

وبالمثل قد يتساءل المرء ، لماذا يعتبر ReLU أفضل وظيفة تنشيط؟

الفكرة الرئيسية هي ترك التدرج غير صفري واستعادته أثناء التدريب في نهاية المطاف. ReLu أقل تكلفة من الناحية الحسابية من تانه و السيني لأنها تتضمن عمليات حسابية أبسط. هذا هو حسن نقطة يجب مراعاتها عند تصميم الشبكات العصبية العميقة.

قد يتساءل المرء أيضًا ، ما هي وظيفة التنشيط السيني؟ ال دالة السيني هو وظيفة التنشيط من حيث البوابة الأساسية المهيكلة في علاقة مشتركة لإطلاق الخلايا العصبية ، في الشبكات العصبية. المشتق ، يعمل أيضًا ليكون أ وظيفة التنشيط من حيث التعامل مع الخلايا العصبية التنشيط من حيث NN's. الفرق بين الاثنين هو التنشيط درجة والتفاعل.

وبالمثل ، لماذا نستخدم ReLU في CNN؟

الشبكات العصبية التلافيفية ( سي إن إن ): الخطوة 1 (ب) - ReLU طبقة. الوحدة الخطية المصححة ، أو ReLU , يكون ليس مكونًا منفصلاً لعملية الشبكات العصبية التلافيفية. الغرض من تطبيق وظيفة المعدل يكون لزيادة اللاخطية في صورنا.

ما هو استخدام ReLU؟

ReLU (الوحدة الخطية المصححة) التنشيط وظيفة ReLU هو الاكثر تستخدم Activationfunction في العالم الآن تستخدم تقريبًا في جميع الشبكات العصبية التلافيفية أو التعلم العميق.