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ReLU,Sigmoid,Tanh,softmax,pipeline【基础知识总结】
一 ReLU Rectified Linear Activation Function 1 优点 2 缺点 3 补充 1 Leaky ReLUs 2 参数化修正线性单元 PReLU 3 随机纠正线性单元 RReLU 二 Sigmoid 1
cv
算法
深度学习
relu
激活函数
深度学习-激活函数:饱和激活函数【Sigmoid、tanh】、非饱和激活函数【ReLU、Leaky ReLU、RReLU、PReLU、ELU、Maxout】
深度学习 激活函数 xff1a 饱和激活函数 Sigmoid tanh 非饱和激活函数 ReLU Leaky ReLU RReLU PReLU ELU Maxout 一 激活函数的定义 xff1a 二 激活函数的用途1 无激活函数的神经网络
Sigmoid
tanh
relu
Leaky
RReLU
【tf】tf.nn.relu_layer()
tf nn relu layer x weights biases name 61 None tf nn relu x 函数对卷积后的结果进行激活 xff0c 而tf nn relu layer对输入变量x和weights做矩阵乘法并加上b
relu
layer