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卷积神经网络每一层都需要激活函数吗
如题所述
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推荐答案 2016-01-03
convolution layer需要
激活函数
pooling layer需要激活函数
normalization layer不需要激活函数
fully-connected layer需要激活函数
cost layer不需要激活函数
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第1个回答 2018-07-04
理论上,每一个神经元都由权重、偏移和激活函数组成。一方面激化函数进行非线性化处理,另一方面,激活函数决定该神经元是否被激活。
convolution layer (卷积层)需要激活函数
pooling layer(池化层)需要激活函数
normalization layer(归一化层)不需要激活函数
fully-connected layer(全连接层)需要激活函数
cost layer(成本层)不需要激活函数
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卷积神经网络每一层都需要激活函数吗
答:
cost layer
不需要激活函数
卷积层
后只加bn层可以吗不加
激活函数
答:
不可以
。网络模型中,基于卷积的神经网络99%都会用到BN,而几乎每经过一个卷积层后面都会跟着一个BN和激活函数层,激活函数层是使得数据能够分布在激活函数的梯度较大的区域,因此也提高了泛化能力,一旦没有激活函数层,那么网络的泛化能力也大大降低。
卷积神经网络
的数学推导及简单实现
答:
是节点 的加权输入, 是
激活函数
ReLU 算出所有的 后,就是Max Pooling了:
卷积层
和池化层的前向计算都说完了,虽然实际中一般不止
一层
,不过都是可以套用的,接下来就是全连接层了:如图所示,max pooling的结果‘拉平’后就是全连接层的输入向量了:这是之前的一篇关于DNN的推导,就不赘述了...
卷积神经网络
的结构
答:
卷积神经网络
的基本结构由以下几个部分组成:输入层,
卷积层
,池化层,
激活函数
层和全连接层。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习(...
卷积神经网络
包括哪几层
答:
-卷积步长设置(StridedCOnvolution)卷积步长也就是我们进行卷积操作时,过滤器每次移动的步长,上面我们介绍的卷积操作步长默认
都是1
,也就是说每次移动过滤器时我们是向右移动一格,或者向下移动一格。
卷积神经网络
的基本结构由以下几个部分组成:输入层,
卷积层
,池化层,
激活函数
层和全连接层。我们在卷积...
卷积神经网络
(LeNet)
答:
LeNet的设计巧妙地融合了
卷积层
、池化层和全连接层,形成了一种层次分明的架构。每个卷积层就像是视觉的“眼睛”,通过5x5的卷积核和非线性ReLU
激活函数
,从输入图像中提取出关键特征。随后,池化层像是一把“梳子”,通过2x2的最大池化操作,减少数据维度,降低计算负担,同时保持了主要的特征信息。经典...
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