tg-me.com/ds_interview_lib/222
Last Update:
Что будет, если использовать сигмоиду в скрытом слое нейросети?
Выходные значения сигмоидной функции всегда находятся в диапазоне от 0 до 1. У этого есть неприятное последствие — затухание градиента. Это означает, что при использовании сигмоидной функции активации в глубоких нейронных сетях градиенты могут становиться очень маленькими.
❓Почему так происходит
Когда входные значения становятся очень большими или очень маленькими, сигмоида насыщается на этих крайностях, то есть выдаёт значения, близкие к 1 или 0. Как следствие, производная функции тоже становится близкой к нулю. А производные используются в процессе обратного распространения ошибки. Так, веса в начальных слоях обновляются очень медленно, что замедляет или даже полностью останавливает процесс обучения.
Вместо сигмоиды можно использовать другие функции активации, например ReLU.
#глубокое_обучение
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/222