深度神经网络中激活函数的研究

论文摘要

主要介绍了激活函数的定义、作用和发展现状,并对常见激活函数的特点及其对深度神经网络性能的影响进行了简单分析,对基于TensorFlow框架使用Kaggle比赛数据集(cat vs dog)分别使用ReLu和ELU激活函数进行图像分类识别的对比实验,为目前激活函数的研究提供相关参考。

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类型: 期刊论文

作者: 牟晋娟

关键词: 深度学习,神经网络,激活函数,函数,梯度消失

来源: 电脑编程技巧与维护 2019年12期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 自动化技术

单位: 苏州百年职业学院

基金: 2019年江苏省高职院校青年教师企业实践培训项目(2019QYSJPX242)研究成果

分类号: TP183

DOI: 10.16184/j.cnki.comprg.2019.12.021

页码: 59-61

总页数: 3

文件大小: 184K

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标签：深度学习论文;  神经网络论文;  激活函数论文;  函数论文;  梯度消失论文;