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sigmoid函数优缺点
函数： 函数图像： 优点：从图片上 （1）可以看到sigmoid函数处处连续 ->便于求导； （2）可以将函数值的范围压缩到[0,1]->可以压缩数据，且幅度不变。 （3）便于前向传输 缺点：（1）在趋向无穷的地方，函数值变化很小，容易缺失梯度，不利于深层神经网络的反馈传输 （2）幂函数还是比较难算的 ...
2018-12-09 16:58
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神经网络激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、softmax
激活函数作用： 将权值结果转化成分类结果。常用于 * 逻辑回归(Logistic Regression) * 神经网络(Neural Network) 这两处，激活函数都用于计算一个线性函数的结果。 * sigmoid函数 ： 在机器学习中可用在分类问题上，如逻辑回归模型分类器，将输出值映射到...
2018-10-07 21:32
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