Vilka är aktiveringsfunktionerna som används i lagren i Keras-modellen i exemplet?
I det givna exemplet på en Keras-modell inom området artificiell intelligens används flera aktiveringsfunktioner i lagren. Aktiveringsfunktioner spelar en viktig roll i neurala nätverk eftersom de introducerar icke-linjäritet, vilket gör det möjligt för nätverket att lära sig komplexa mönster och göra korrekta förutsägelser. I Keras kan aktiveringsfunktioner specificeras för varje lager i modellen, vilket möjliggör flexibilitet vid utformningen av nätverksarkitekturen.
Aktiveringsfunktionerna som används i lagren i Keras-modellen i exemplet är följande:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU är en av de mest använda aktiveringsfunktionerna inom djupinlärning. Det definieras som f(x) = max(0, x), där x är indata till funktionen. ReLU nollställer alla negativa värden och behåller de positiva värdena oförändrade. Denna aktiveringsfunktion är beräkningseffektiv och hjälper till att lindra problemet med försvinnande gradient.
2. Softmax: Softmax används ofta i det sista lagret av ett klassificeringsproblem med flera klasser. Den omvandlar resultatet från föregående lager till en sannolikhetsfördelning över klasserna. Softmax definieras som f(x) = exp(x[i])/summa(exp(x[j])), där x[i] är indata till funktionen för klass i, och summan tas över alla klasser. Utgångsvärdena för softmax-funktionen summerar till 1, vilket gör den lämplig för probabilistiska tolkningar.
3. Sigmoid: Sigmoid är en populär aktiveringsfunktion som används i binära klassificeringsproblem. Den mappar ingången till ett värde mellan 0 och 1, vilket representerar sannolikheten för att ingången tillhör den positiva klassen. Sigmoid definieras som f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Den är smidig och differentierbar, vilket gör den lämplig för gradientbaserade optimeringsalgoritmer.
4. Tanh (Hyperbolisk Tangent): Tanh liknar sigmoidfunktionen men mappar indata till ett värde mellan -1 och 1. Det definieras som f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh används ofta i de dolda lagren av neurala nätverk eftersom det introducerar icke-linjäritet och hjälper till att fånga komplexa mönster.
Dessa aktiveringsfunktioner används i stor utsträckning i olika arkitekturer för neurala nätverk och har visat sig vara effektiva i olika maskininlärningsuppgifter. Det är viktigt att välja lämplig aktiveringsfunktion baserat på problemet och uppgifternas egenskaper.
För att illustrera användningen av dessa aktiveringsfunktioner, överväg ett enkelt exempel på ett neuralt nätverk för bildklassificering. Ingångslagret tar emot pixelvärdena för en bild, och de efterföljande lagren tillämpar faltningsoperationer följt av ReLU-aktivering för att extrahera funktioner. Det sista lagret använder softmax-aktivering för att producera sannolikheterna för bilden som tillhör olika klasser.
Aktiveringsfunktionerna som används i lagren i Keras-modellen i det givna exemplet är ReLU, softmax, sigmoid och tanh. Var och en av dessa funktioner tjänar ett specifikt syfte och väljs utifrån problemets krav. Att förstå aktiveringsfunktionernas roll är viktigt vid utformning av effektiva neurala nätverksarkitekturer.
Andra senaste frågor och svar ang Framsteg i maskininlärning:
- När en kärna är kluven med data och originalet är privat, kan den gafflade vara offentlig och är det i så fall inte ett integritetsintrång?
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Förhindrar ivrigt läge den distribuerade beräkningsfunktionen hos TensorFlow?
- Kan Googles molnlösningar användas för att frikoppla datoranvändning från lagring för en mer effektiv träning av ML-modellen med big data?
- Erbjuder Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) automatisk resursinhämtning och konfiguration och hanterar resursavstängning efter att utbildningen av modellen är klar?
- Är det möjligt att träna maskininlärningsmodeller på godtyckligt stora datamängder utan hicka?
- När du använder CMLE, krävs det att du anger en källa för en exporterad modell för att skapa en version?
- Kan CMLE läsa från Google Cloud-lagringsdata och använda en specificerad utbildad modell för slutledning?
Se fler frågor och svar i Avancera i maskininlärning