神经网络——sigmod函数、激活函数、损失函数

sigmod函数通常作为激活函数

sigmod函数

导数

sigmod函数作用

这个看了很久一直不明白，但是多看几次总没错，因为在看了n次之后的现在我明白了。
简单的理解就是：将输入的值收敛起来(光滑和约束)。
如果是发散的，那就没有规律了
让一些没有规律的数字展现出规律来，
而函数的作用就是将输入转为另外一种输入，将问题转为另一个问题
这就是我的理解，暂时也不知道对不对，有新的理解了再来更新

有点

求导容易
数据在传递(从原始输入到最终输出)的过程中不易发散
输出范围为(0,1)可以表示概率

不足

sigmoid 的软饱和性，使得深度神经网络在二三十年里一直难以有效的训练，是阻碍神经网络发展的重要原因。具体来说，由于在后向传递过程中，sigmoid向下传导的梯度包含了一个 f′(x) 因子（sigmoid关于输入的导数），因此一旦输入落入饱和区，f′(x) 就会变得接近于0，导致了向底层传递的梯度也变得非常小。此时，网络参数很难得到有效训练。这种现象被称为梯度消失。一般来说， sigmoid 网络在 5 层之内就会产生梯度消失现象

导数的作用

导数也可以理解为梯度，导数越小，表示越接近(猜测，未定)

激活函数（AF activate function）

relu、sigmod、tanh、softplus、softMax(算概率)


sigmod常用来做激活函数，那么激活函数的作用是什么呢？
主要作用是：提供网络的非线性建模能力
当神经网络只有2、3层的时候，对于隐藏层，任意激活函数都可以，影响不大。
当神经网络有很多层的时候，不能随意选择激活函数，因为有可能会产生梯度爆炸，梯度消失等问题
也可以自己创建自己的激励函数，不过激励函数必须是可以微分的。
因为只有可微分的激励函数才能把误差反向传递回去。
常用规则：
普通的神经网络，可以使用任意的
卷积神经网络的卷积层，推荐使用relu
循环神经网络，推荐使用tanh或者relu

损失函数(cost)

cost是价值的意思，大概理解为所需要付出的价值，即损失

是用来计算预测值与实际值之间的差的，通常用平方差函数

a表示我们预测的值，也就是输出，y表示实际的值。
输出与我们的期望(实际值，正确值)相差越大，则损失越大

平方差函数的不足

依然是饱和性，不如交叉熵函数

暂时先这样

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最后

以上就是美丽彩虹为你收集整理的神经网络——sigmod函数、激活函数、损失函数的全部内容，希望文章能够帮你解决神经网络——sigmod函数、激活函数、损失函数所遇到的程序开发问题。

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