参考知乎的讨论：https://www.zhihu.com/question/29021768

1、计算简单，反向传播时涉及除法，sigmod求导要比Relu复杂；

2、对于深层网络，sigmod反向传播时，容易出现梯度消失的情况（在sigmod接近饱和区），造成信息丢失；

3、Relu会使一些输出为0，造成了网络的稀疏性，缓解过拟合。

droupout:防止过拟合

参考：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html

ReLU 和sigmoid 函数对比以及droupout的更多相关文章

  1. ReLU 和sigmoid 函数对比

    详细对比请查看:http://www.zhihu.com/question/29021768/answer/43517930 . 激活函数的作用: 是为了增加神经网络模型的非线性.否则你想想,没有激活 ...

  2. Logistic 回归(sigmoid函数，手机的评价,梯度上升，批处理梯度,随机梯度，从疝气病症预测病马的死亡率

    (手机的颜色,大小,用户体验来加权统计总体的值)极大似然估计MLE 1.Logistic回归 Logistic regression (逻辑回归),是一种分类方法,用于二分类问题(即输出只有两种).如 ...

  3. 小白学习之pytorch框架(5)-多层感知机(MLP)-(tensor、variable、计算图、ReLU()、sigmoid()、tanh())

    先记录一下一开始学习torch时未曾记录(也未好好弄懂哈)导致又忘记了的tensor.variable.计算图 计算图 计算图直白的来说,就是数学公式(也叫模型)用图表示,这个图即计算图.借用 htt ...

  4. Sigmoid函数

    Sigmoid函数是一个S型函数. Sigmoid函数的数学公式为: 它是常微分方程 的一个解. Sigmoid函数具有如下基本性质: 定义域为 值域为, 为有界函数 函数在定义域内为连续和光滑函数 ...

  5. 笔记+R︱Logistics建模简述（logit值、sigmoid函数）

    本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲.该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营 ---------------------------------- ...

  6. Logstic回归采用sigmoid函数的原因

    ##Logstic回归采用sigmoid函数的原因(sigmoid函数能表示二项分布概率的原因) sigmoid函数: ![](http://images2017.cnblogs.com/blog/1 ...

  7. 机器学习之--线性回归sigmoid函数分类

    import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import random #sigmoid函数 ...

  8. 激活函数——sigmoid函数（理解）

    0 - 定义 $Sigmoid$函数是一个在生物学中常见的S型函数,也称为$S$型生长曲线.在信息科学中,由于其单增以及反函数单增等性质,$Sigmoid$函数常被用作神经网络的阈值函数,将变量映射到 ...

  9. 逻辑回归为什么用sigmoid函数

    Logistic回归目的是从特征学习出一个0/1分类模型,而这个模型是将特性的线性组合作为自变量,由于自变量的取值范围是负无穷到正无穷. 因此,使用logistic函数(或称作sigmoid函数)将自 ...

随机推荐

  1. conv2、filter2、imfilter的区别

    conv2.filter2.imfilter的区别 -------------------------------------conv2函数------------------------------ ...

  2. 如何写好一篇高质量的paper

    http://blog.csdn.net/tiandijun/article/details/41775223 这篇文章来源于中科院Zhouchen Lin 教授的report,有幸读到,和大家分享一 ...

  3. thinkphp模板引擎

    $this->assing('result'.$result) html页面代码 <foreach name='result item='vo'> <div>{$vo[' ...

  4. yourphp超出20记录自动删除

    $m = M('service_loginlog'); $res =$m->where('card_id='.$_SESSION['card_id'])->order('time desc ...

  5. C-全局变量与局部变量

  6. Servlet的配置

    让 Servlet 能响应用户请求,必须将 Servlet 配置在 Web 应用中. Servlet 3.0 中有两中配置方式:        1. 在 Servlet 类中使用 @WebServle ...

  7. Java并发编程核心方法与框架-ExecutorService的使用

    在ThreadPoolExecutor中使用ExecutorService中的方法 方法invokeAny()和invokeAll()具有阻塞特性 方法invokeAny()取得第一个完成任务的结果值 ...

  8. @SuppressWarnings的使用、作用、用法

    在java编译过程中会出现很多警告,有很多是安全的,但是每次编译有很多警告影响我们对error的过滤和修改,我们可以在代码中加上 @SuppressWarnings(“XXXX”) 来解决 例如:@S ...

  9. 【采集层】Kafka 与 Flume 如何选择--转自悟性的博文

    [采集层]Kafka 与 Flume 如何选择 收藏 悟性 发表于 2年前 阅读 23167 收藏 16 点赞 4 评论 1 摘要: Kafka, Flume 采集层 主要可以使用Flume, Kaf ...

  10. mysql 总结二（自定义存储过程）

    mysql执行流程: sql命令--->mysql引擎-----(分析)---->语法正确-----(编译)--->可识别命令----(执行)---->执行结果---(返回)- ...