激活函数 激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。可微性： 当优化方法是基于梯度的时候，这个性质是必须的。 单调性： 当激活函数是单调的时候，单层网络能够保证是凸函数。 输出值的范围： 当激活函数输出值是 有限... 激活函数 2024-07-22 132 点赞 2 评论 200 浏览
