Функцыі актывацыі адыгрываюць вырашальную ролю ў мадэлях нейронавых сетак, уносячы ў сетку нелінейнасць, дазваляючы ёй вывучаць і мадэляваць складаныя адносіны ў даных. У гэтым адказе мы вывучым значэнне функцый актывацыі ў мадэлях глыбокага навучання, іх уласцівасці і прывядзем прыклады, якія ілюструюць іх уплыў на прадукцыйнасць сеткі.
Функцыя актывацыі - гэта матэматычная функцыя, якая прымае ўзважаную суму ўваходных дадзеных для нейрона і стварае выхадны сігнал. Гэты выхадны сігнал вызначае, ці павінен нейрон актывавацца ці не, і ў якой ступені. Без функцый актывацыі нейронавая сетка была б проста мадэллю лінейнай рэгрэсіі, няздольнай вывучаць складаныя заканамернасці і нелінейныя ўзаемасувязі ў дадзеных.
Адной з асноўных мэтаў функцый актывацыі з'яўляецца ўвядзенне нелінейнасці ў сетку. Лінейныя аперацыі, такія як складанне і множанне, могуць мадэляваць толькі лінейныя адносіны. Аднак многія рэальныя праблемы дэманструюць нелінейныя заканамернасці, і функцыі актывацыі дазваляюць сетцы фіксаваць і прадстаўляць гэтыя нелінейныя адносіны. Прымяняючы нелінейныя пераўтварэнні да ўваходных дадзеных, функцыі актывацыі дазваляюць сетцы вывучаць складаныя супастаўленні паміж уваходамі і выхадамі.
Іншая важная ўласцівасць функцый актывацыі - іх здольнасць нармалізаваць выхад кожнага нейрона. Нармалізацыя гарантуе, што вывад нейронаў трапляе ў пэўны дыяпазон, звычайна паміж 0 і 1 або -1 і 1. Гэта нармалізацыя дапамагае стабілізаваць працэс навучання і прадухіляе выбух нейронаў або знікненне па меры паглыблення сеткі. Для гэтай мэты звычайна выкарыстоўваюцца такія функцыі актывацыі, як sigmoid, tanh і softmax.
Розныя функцыі актывацыі маюць розныя характарыстыкі, што робіць іх прыдатнымі для розных сцэнарыяў. Некаторыя часта выкарыстоўваюцца функцыі актывацыі:
1. Сігмаід: сігмаідная функцыя адлюстроўвае ўваходныя дадзеныя ў значэнне ад 0 да 1. Яна шырока выкарыстоўваецца ў задачах двайковай класіфікацыі, дзе мэта складаецца ў тым, каб класіфікаваць ўваходныя дадзеныя ў адзін з двух класаў. Аднак сігмападобныя функцыі пакутуюць ад праблемы знікаючага градыенту, што можа перашкаджаць працэсу навучання ў глыбокіх сетках.
2. Tanh: функцыя гіпербалічнага тангенса, або tanh, супастаўляе ўваходныя дадзеныя са значэннем ад -1 да 1. Гэта паляпшэнне ў параўнанні з сігмаіднай функцыяй, паколькі яна знаходзіцца ў нулявым цэнтры, што палягчае навучанне сеткі. Танх часта выкарыстоўваецца ў рэкурэнтных нейронавых сетках (RNN) і згортачных нейронавых сетках (CNN).
3. ReLU: выпрамленая лінейная адзінка (ReLU) - гэта папулярная функцыя актывацыі, якая абнуляе адмоўныя ўваходы і пакідае станоўчыя ўваходы без зменаў. ReLU атрымаў шырокае распаўсюджванне дзякуючы сваёй прастаце і здольнасці змякчаць праблему знікаючых градыентаў. Аднак ReLU можа пакутаваць ад праблемы "паміраючага ReLU", калі нейроны становяцца неактыўнымі і перастаюць вучыцца.
4. Leaky ReLU: Leaky ReLU вырашае паміраючую праблему ReLU, уводзячы невялікі нахіл для адмоўных уводаў. Гэта дазваляе градыентам цячы нават для адмоўных уваходных дадзеных, не даючы нейронам стаць неактыўнымі. Leaky ReLU набыў папулярнасць у апошнія гады і часта выкарыстоўваецца ў якасці замены ReLU.
5. Softmax: функцыя softmax звычайна выкарыстоўваецца ў задачах шматкласавай класіфікацыі. Ён пераўтворыць выхады нейронавай сеткі ў размеркаванне імавернасцей, дзе кожны выхад уяўляе сабой верагоднасць прыналежнасці ўваходу да пэўнага класа. Softmax гарантуе, што сума верагоднасцяў для ўсіх класаў складае 1.
Функцыі актывацыі з'яўляюцца важнымі кампанентамі мадэляў нейронных сетак. Яны ўводзяць нелінейнасць, дазваляючы сетцы вывучаць складаныя заканамернасці і адносіны ў дадзеных. Функцыі актывацыі таксама нармалізуюць выхад нейронаў, прадухіляючы праблемы з сеткай, такія як выбух або знікненне градыентаў. Розныя функцыі актывацыі маюць розныя характарыстыкі і падыходзяць для розных сцэнарыяў, а іх выбар залежыць ад характару разгляданай праблемы.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/DLTF Глыбокае навучанне з TensorFlow:
- Ці з'яўляецца Keras лепшай бібліятэкай Deep Learning TensorFlow, чым TFlearn?
- У TensorFlow 2.0 і пазнейшых версіях сеансы больш не выкарыстоўваюцца непасрэдна. Ці ёсць падставы іх выкарыстоўваць?
- Што такое адна гарачая кадзіроўка?
- Якая мэта ўстанаўлення злучэння з базай дадзеных SQLite і стварэння аб'екта курсора?
- Якія модулі імпартуюцца ў прадастаўлены фрагмент кода Python для стварэння структуры базы дадзеных чат-бота?
- Якія пары ключ-значэнне могуць быць выключаны з дадзеных пры захаванні іх у базе даных для чат-бота?
- Як захоўванне адпаведнай інфармацыі ў базе даных дапамагае кіраваць вялікімі аб'ёмамі даных?
- Якая мэта стварэння базы дадзеных для чат-бота?
- Што трэба ўлічваць пры выбары кантрольных кропак і рэгуляванні шырыні прамяня і колькасці перакладаў на ўвод у працэсе вываду чат-бота?
- Чаму важна пастаянна правяраць і выяўляць слабыя месцы ў прадукцыйнасці чат-бота?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/DLTF Deep Learning with TensorFlow