Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

▶️ Можно ли использовать Tanh и ReLU в одной нейросетевой архитектуре

Да, в архитектурах нейросетей иногда смешивают Tanh и ReLU — и это может быть вполне оправдано.

🔹 ReLU хорошо работает в ранних слоях, способствуя разреженности и предотвращая затухание градиентов.

🔹 Tanh может быть полезен в более глубоких или специализированных частях сети — например, в рекуррентных слоях или на выходе генератора GAN, где нужно получить значения в пределах −1,1.

📌 Пример: в GAN’ах часто используют ReLU внутри генератора и Tanh на выходе — чтобы итоговые изображения были нормализованы.

Но без конкретной цели смешивать активации не стоит: это может запутать архитектуру и усложнить отладку. Всегда держите в уме, зачем вы используете каждую функцию активации.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/sg/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/1014

551 viewsJun 8 at 18:03

▶️ Можно ли использовать Tanh и ReLU в одной нейросетевой архитектуре

Да, в архитектурах нейросетей иногда смешивают Tanh и ReLU — и это может быть вполне оправдано.

🔹 ReLU хорошо работает в ранних слоях, способствуя разреженности и предотвращая затухание градиентов.

🔹 Tanh может быть полезен в более глубоких или специализированных частях сети — например, в рекуррентных слоях или на выходе генератора GAN, где нужно получить значения в пределах −1,1.

📌 Пример: в GAN’ах часто используют ReLU внутри генератора и Tanh на выходе — чтобы итоговые изображения были нормализованы.

Но без конкретной цели смешивать активации не стоит: это может запутать архитектуру и усложнить отладку. Всегда держите в уме, зачем вы используете каждую функцию активации.

Библиотека собеса по Data Science