一键总结音视频内容

摘要

本视频介绍了设计神经网络时需要考虑的关键点，包括网络结构和激活函数。详细讲解了Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU、ELU和Swish等激活函数的特点和适用场景，帮助初学者理解如何选择合适的激活函数。

亮点

• 🧠 网络结构：网络结构包括网络层数（深度）和每层神经元的个数（宽度），不同深度和宽度的模型具有不同的拟合能力。
• 📈 Sigmoid激活函数：将输出值限制在0到1之间，但容易导致梯度饱和和梯度消失，影响模型收敛。
• 🌊 Tanh激活函数：输出值分布在零的两侧，可以有效解决Sigmoid的梯度饱和问题，但也存在运算效率低的问题。
• 💡 ReLU激活函数：当输入为正值时，输出等于输入值，梯度值恒为1，有效解决了梯度消失的问题，但存在“死亡ReLU”问题。
• 🔥 LeakyReLU激活函数：针对“死亡ReLU”问题设计，输入值为负时输出一个小的值，避免了神经元始终输出0的问题。

#深度学习 #激活函数 #神经网络

思考

• 如何在实际项目中选择合适的激活函数？
• “死亡ReLU”问题的具体表现是什么？
• LeakyReLU中的α参数应该如何设置？