激活函数

我想了解神经网络的结构对性能有哪些影响？例如，改变网络的深度、宽度、激活函数、正则化方法、dropout概率等参数会如何改变网络的性能？另外，网络结构中的众多超参数之间是否存在某种平衡，以最大程度地提高网络的性能？在实际应用中，我们应该如何调整神经网络结构来适应不同的任...

我正在学习神经网络，并且尝试使用卷积神经网络来进行图像分类和分割。我知道卷积神经网络使用卷积操作来卷积输入图像，并生成特征图，但我不太明白如何在神经网络中实现空间非线性变换。能否有一位专业人士指导我一下？我想知道如何在卷积层中应用非线性激活函数和池化层，从而生成...

为什么深度神经网络往往更难训练？我正在尝试使用深度学习的方法进行图像分类，但是层数越多，模型的训练越难以收敛。我已经尝试了各种方法，包括使用不同的激活函数、调整参数，但还是无法解决问题。请问有什么方法或技巧可以帮助我更好地解决这个问题？ ...

我想了解在神经网络中如何实现多标签分类。我的数据集中每个样本可能有多个标签，而不仅仅是单一标签。我知道在单标签分类中，我们在输出层使用softmax激活函数来确定最有可能的类别。但是我应该使用什么样的网络架构和激活函数来进行多标签分类呢？在训练中是否需要调整损失函数，以...

在神经网络中，梯度消失是一种常见的问题。当我们进行反向传播算法时，梯度会逐渐减小并趋近于零。这会导致在深度网络中传递梯度变得非常困难，特别是在激活函数使用sigmoid或tanh时会更加明显。为了解决梯度消失问题，一些方法可以尝试，例如使用ReLU激活函数、批量归一化、残差网络...

我想了解一下神经网络中的激活函数有哪些常见的？我正在研究神经网络的构建，但是对激活函数不是很熟悉。我知道激活函数能够将输入传递到输出，以及控制输出的范围和形状，但不知道常见的激活函数类型是哪些。希望有经验的专家能够给我介绍一下常见的激活函数，并讲解它们的作用和优...