深度学习中三种常用激活函数的性能对比研究
周畅; 米红娟
2017-12-15
发表期刊北京电子科技学院学报
卷号25期号:04页码:27-32
摘要以目前神经网络研究领域应用比较广泛的Sigmoid函数、双曲正切函数以及校正激活函数为研究对象,通过谷歌发布的机器学习平台Tensorflow中的神经网络可视化实验操作平台Playground,在给定网络拓扑结构的情况下,对三种激活函数的性能展开对比研究。分别在调整学习率与网络深度的情况下观察基于上述三种激活函数的神经网络的分类效果。通过分析实验结果,探讨三种激活函数的应用场景,并对深度神经网络中激活函数的选择方式给出建议。
关键词激活函数 深度学习 sigmoid函数 Tanh函数 ReLU函数
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ISSN1672-464X
语种中文
原始文献类型学术期刊
中图分类号TP183
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/34485
专题信息工程与人工智能学院
作者单位兰州财经大学信息工程学院
第一作者单位信息工程与人工智能学院
推荐引用方式
GB/T 7714
周畅,米红娟. 深度学习中三种常用激活函数的性能对比研究[J]. 北京电子科技学院学报,2017,25(04):27-32.
APA 周畅,&米红娟.(2017).深度学习中三种常用激活函数的性能对比研究.北京电子科技学院学报,25(04),27-32.
MLA 周畅,et al."深度学习中三种常用激活函数的性能对比研究".北京电子科技学院学报 25.04(2017):27-32.
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