Analisis fungsi pengaktifan AI yang biasa digunakan: amalan pembelajaran mendalam Sigmoid, Tanh, ReLU dan Softmax

Fungsi pengaktifan memainkan peranan penting dalam pembelajaran mendalam Ia boleh memperkenalkan ciri tak linear ke dalam rangkaian saraf, membolehkan rangkaian belajar dengan lebih baik dan mensimulasikan perhubungan input-output yang kompleks. Pemilihan dan penggunaan fungsi pengaktifan yang betul mempunyai kesan penting terhadap prestasi dan kesan latihan rangkaian saraf

Artikel ini akan memperkenalkan empat fungsi pengaktifan yang biasa digunakan: Sigmoid, Tanh, ReLU dan Softmax, daripada pengenalan, senario penggunaan, kelebihan, keburukan dan penyelesaian pengoptimuman Terokai lima dimensi untuk memberikan anda pemahaman menyeluruh tentang fungsi pengaktifan.

1. Fungsi Sigmoid

Rumus fungsi SIgmoid

Pengenalan: Fungsi Sigmoid ialah fungsi tak linear yang biasa digunakan yang boleh memetakan sebarang nombor nyata antara 0 dan 1. Ia sering digunakan untuk menukar nilai ramalan yang tidak normal kepada taburan kebarangkalian.

Imej fungsi SIgmoid

Senario aplikasi:

• Output adalah terhad antara 0 dan 1, mewakili taburan kebarangkalian.
• Mengendalikan masalah regresi atau masalah klasifikasi binari.

Berikut adalah kelebihan:

• boleh memetakan sebarang julat input kepada antara 0-1, sesuai untuk menyatakan kebarangkalian.
• Julat adalah terhad, yang menjadikan pengiraan lebih mudah dan pantas.

Kelemahan: Apabila nilai input sangat besar, kecerunan mungkin menjadi sangat kecil, membawa kepada masalah kecerunan yang hilang.

Skim pengoptimuman:

• Gunakan fungsi pengaktifan lain seperti ReLU: Gunakan fungsi pengaktifan lain dalam kombinasi dengan ReLU atau varian dan Parametric ReLU (ReLU Bocor).
• Gunakan teknik pengoptimuman dalam rangka kerja pembelajaran mendalam: Gunakan teknik pengoptimuman yang disediakan oleh rangka kerja pembelajaran mendalam (seperti TensorFlow atau PyTorch), seperti keratan kecerunan, pelarasan kadar pembelajaran, dsb.

2. Fungsi Tanh

Formula fungsi Tanh

Pengenalan: Fungsi Tanh ialah versi hiperbolik fungsi Sigmoid, yang memetakan sebarang nombor nyata antara -1 dan 1.

Imej fungsi Tanh

Senario aplikasi: Apabila fungsi yang lebih curam daripada Sigmoid diperlukan, atau dalam beberapa aplikasi khusus yang memerlukan output dalam julat -1 hingga 1.

Berikut adalah kelebihan: Ia menyediakan julat dinamik yang lebih besar dan lengkung yang lebih curam, yang boleh mempercepatkan kelajuan penumpuan

Kelemahan fungsi Tanh ialah apabila input menghampiri ±1, terbitannya dengan cepat menghampiri 0 , menyebabkan kecerunan hilang Masalah

Penyelesaian pengoptimuman:

• Gunakan fungsi pengaktifan lain seperti ReLU: Gunakan fungsi pengaktifan lain dalam kombinasi dengan ReLUky atau ReLUnya.
• Menggunakan sambungan baki: Sambungan baki ialah strategi pengoptimuman yang berkesan, seperti ResNet (rangkaian sisa). . x). Apabila nilai input lebih besar daripada 0, fungsi ReLU mengeluarkan nilai apabila nilai input kurang daripada atau sama dengan 0, fungsi ReLU mengeluarkan 0. Imej fungsi ReLU

Senario aplikasi: Fungsi pengaktifan ReLU digunakan secara meluas dalam model pembelajaran mendalam, terutamanya dalam rangkaian neural convolutional (CNN). Kelebihan utamanya ialah ia mudah untuk dikira, boleh mengurangkan masalah kecerunan yang hilang dengan berkesan, dan boleh mempercepatkan latihan model. Oleh itu, ReLU sering digunakan sebagai fungsi pengaktifan pilihan apabila melatih rangkaian saraf dalam.

Berikut adalah kelebihan:

• Meringankan masalah kecerunan yang hilang: Berbanding dengan fungsi pengaktifan seperti Sigmoid dan Tanh, ReLU tidak menjadikan kecerunan lebih kecil apabila nilai pengelakan lenyap adalah positif masalah.
• Latihan dipercepatkan: Disebabkan kesederhanaan dan kecekapan pengiraan ReLU, ia boleh mempercepatkan proses latihan model dengan ketara.

Keburukan:

• Masalah "neuron mati": Apabila nilai input kurang daripada atau sama dengan 0, output ReLU ialah 0, menyebabkan neuron dipanggil ". neuron mati "Yuan".
• Asimetri: Julat output ReLU ialah [0, +∞), dan output ialah 0 apabila nilai input negatif, yang menghasilkan taburan asimetri output ReLU dan mengehadkan kepelbagaian penjanaan .

Skim pengoptimuman:

• Leaky ReLU: Leaky ReLU mengeluarkan cerun yang lebih kecil apabila input kurang daripada atau sama dengan 0, ad neuron lengkap
• Parametric ReLU (PReLU): Tidak seperti Leaky ReLU, cerun PReLU tidak tetap, tetapi boleh dipelajari dan dioptimumkan berdasarkan data. Fungsi Softmax Ciri utamanya ialah julat nilai keluaran adalah antara 0-1, dan jumlah semua nilai keluaran ialah 1.

Proses pengiraan Softmax

Senario aplikasi:

Dalam tugas berbilang klasifikasi, ia digunakan untuk menukar output rangkaian saraf kepada taburan kebarangkalian.

Digunakan secara meluas dalam pemprosesan bahasa semula jadi, klasifikasi imej, pengecaman pertuturan dan bidang lain. Berikut adalah kelebihan: Dalam masalah berbilang klasifikasi, nilai kebarangkalian relatif boleh disediakan untuk setiap kategori untuk memudahkan membuat keputusan dan pengelasan berikutnya.

Kelemahan: Akan ada masalah letupan kecerunan atau kecerunan.

Skim pengoptimuman:

• Gunakan fungsi pengaktifan lain seperti ReLU:
Gunakan fungsi pengaktifan lain dalam kombinasi dengan ReLU atau variannya (Leaky ReLU dan Parametric ReLU).

Gunakan teknik pengoptimuman dalam rangka kerja pembelajaran mendalam: Gunakan teknik pengoptimuman yang disediakan oleh rangka kerja pembelajaran mendalam (seperti TensorFlow atau PyTorch), seperti penormalan kelompok, pereputan berat, dsb.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis fungsi pengaktifan AI yang biasa digunakan: amalan pembelajaran mendalam Sigmoid, Tanh, ReLU dan Softmax. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!