সিগময়েড কি ReLU এর চেয়ে ভাল?
সিগময়েড কি ReLU এর চেয়ে ভাল?

ভিডিও: সিগময়েড কি ReLU এর চেয়ে ভাল?

ভিডিও: সিগময়েড কি ReLU এর চেয়ে ভাল?
ভিডিও: গভীর শিক্ষা #2|অ্যাক্টিভেশন ফাংশন|সিগময়েড বনাম তান বনাম রেলু বনাম লিকি রেলু| 2024, মে
Anonim

রেলু : গণনা করার জন্য আরও গণনাগতভাবে দক্ষ সিগময়েডের চেয়ে থেকে ফাংশন মত রেলু শুধুমাত্র টপিক ম্যাক্স (0, x) প্রয়োজন এবং সিগময়েডের মতো ব্যয়বহুল সূচকীয় অপারেশনগুলি সম্পাদন করবে না। রেলু : অনুশীলনে, সঙ্গে নেটওয়ার্ক রেলু দেখাতে ঝোঁক উত্তম অভিসারী কর্মক্ষমতা thansigmoid.

একইভাবে কেউ জিজ্ঞাসা করতে পারে, কেন ReLU সেরা অ্যাক্টিভেশন ফাংশন?

মূল ধারণা হল গ্রেডিয়েন্টকে শূন্য না হওয়া এবং শেষ পর্যন্ত প্রশিক্ষণের সময় পুনরুদ্ধার করা। রিলু তানহ এবং এর চেয়ে কম গণনামূলকভাবে ব্যয়বহুল সিগমায়েড কারণ এতে সহজ গাণিতিক ক্রিয়াকলাপ জড়িত। যে একটি ভাল আমরা যখন গভীর নিউরানেট ডিজাইন করছি তখন বিবেচনা করার পয়েন্ট।

কেউ জিজ্ঞাসা করতে পারে, সিগমায়েড অ্যাক্টিভেশন ফাংশন কী? দ্য সিগমায়েড ফাংশন ইহা একটি সক্রিয়করণ ফাংশন নিউরাল নেটওয়ার্কে নিউরন ফায়ারিংয়ের সহ-সম্পর্কিত অন্তর্নিহিত গেটের পরিপ্রেক্ষিতে। ডেরিভেটিভ, একটি হতেও কাজ করে সক্রিয়করণ ফাংশন নিউরন পরিচালনার ক্ষেত্রে সক্রিয়করণ NN এর পরিপ্রেক্ষিতে. দুটির মধ্যে পার্থক্য হল সক্রিয়করণ ডিগ্রী এবং ইন্টারপ্লে।

একইভাবে, কেন আমরা CNN এ ReLU ব্যবহার করি?

কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ( সিএনএন ): ধাপ 1(b) - ReLU স্তর. সংশোধিত লিনিয়ার ইউনিট, বা ReLU , হয় কনভোলিউশনাল নিউরালনেটওয়ার্কস প্রক্রিয়ার একটি পৃথক উপাদান নয়। সংশোধনকারী ফাংশন প্রয়োগের উদ্দেশ্য হয় আমাদের ছবিতে অ-রৈখিকতা বাড়াতে।

ReLU এর ব্যবহার কি?

ReLU (রেক্টিফায়েড লিনিয়ার ইউনিট) অ্যাক্টিভেশন ফাংশন ReLU সবচেয়ে ব্যবহৃত এই মুহূর্তে বিশ্বের সক্রিয়করণ ফাংশন. যেহেতু, এটা ব্যবহৃত প্রায় সমস্ত কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক বা গভীর জ্ঞানে।

প্রস্তাবিত: