Aktivizācijas funkcijām ir izšķiroša nozīme neironu tīklu modeļos, ieviešot tīklā nelinearitāti, ļaujot tam mācīties un modelēt sarežģītas attiecības datos. Šajā atbildē mēs izpētīsim aktivizācijas funkciju nozīmi dziļās mācīšanās modeļos, to īpašības un sniegsim piemērus, lai ilustrētu to ietekmi uz tīkla veiktspēju.
Aktivizācijas funkcija ir matemātiska funkcija, kas ņem svērto ieejas summu neironā un rada izejas signālu. Šis izejas signāls nosaka, vai neirons ir jāaktivizē un cik lielā mērā. Bez aktivizācijas funkcijām neironu tīkls būtu vienkārši lineāras regresijas modelis, kas nespētu apgūt sarežģītus modeļus un nelineāras attiecības datos.
Viens no galvenajiem aktivizācijas funkciju mērķiem ir ieviest tīklā nelinearitāti. Lineāras darbības, piemēram, saskaitīšana un reizināšana, var modelēt tikai lineāras attiecības. Tomēr daudzām reālajām problēmām ir nelineāri modeļi, un aktivizēšanas funkcijas ļauj tīklam uztvert un attēlot šīs nelineārās attiecības. Izmantojot nelineāras transformācijas ievades datiem, aktivizēšanas funkcijas ļauj tīklam apgūt sarežģītus kartējumus starp ieejām un izvadēm.
Vēl viena svarīga aktivizācijas funkciju īpašība ir to spēja normalizēt katra neirona izvadi. Normalizācija nodrošina, ka neironu izvade ir noteiktā diapazonā, parasti no 0 līdz 1 vai no -1 līdz 1. Šī normalizācija palīdz stabilizēt mācīšanās procesu un neļauj neironu izvadei eksplodēt vai izzust, tīklam kļūstot dziļākam. Šim nolūkam parasti tiek izmantotas tādas aktivizēšanas funkcijas kā sigmoid, tanh un softmax.
Dažādām aktivizācijas funkcijām ir atšķirīgas īpašības, tādēļ tās ir piemērotas dažādiem scenārijiem. Dažas biežāk izmantotās aktivizācijas funkcijas ietver:
1. Sigmoid: Sigmoid funkcija kartē ievadi ar vērtību no 0 līdz 1. To plaši izmanto binārās klasifikācijas problēmās, kuru mērķis ir klasificēt ievades vienā no divām klasēm. Tomēr sigmoidās funkcijas cieš no izzūdošās gradienta problēmas, kas var kavēt apmācības procesu dziļos tīklos.
2. Tanh: hiperboliskā pieskares funkcija jeb tanh kartē ievadi uz vērtību no -1 līdz 1. Tas ir uzlabojums salīdzinājumā ar sigmoīdo funkciju, jo tā ir centrēta uz nulli, tādējādi tīklam ir vieglāk mācīties. Tanh bieži izmanto atkārtotos neironu tīklos (RNN) un konvolucionālajos neironu tīklos (CNN).
3. ReLU: Rektificētā lineārā vienība (ReLU) ir populāra aktivizēšanas funkcija, kas negatīvās ievades iestata uz nulli un pozitīvās ievades atstāj nemainīgas. ReLU ir plaši pieņemts, pateicoties tā vienkāršībai un spējai mazināt izzūdošo gradienta problēmu. Tomēr ReLU var ciest no "mirstošās ReLU" problēmas, kad neironi kļūst neaktīvi un pārtrauc mācīties.
4. Leaky ReLU: Leaky ReLU risina mirstošo ReLU problēmu, ieviešot nelielu slīpumu negatīvām ievadēm. Tas ļauj gradientiem plūst pat negatīvām ieejām, neļaujot neironiem kļūt neaktīviem. Leaky ReLU pēdējos gados ir ieguvis popularitāti un bieži tiek izmantots kā ReLU aizstājējs.
5. Softmax: Softmax funkciju parasti izmanto vairāku klašu klasifikācijas problēmās. Tas pārveido neironu tīkla izejas varbūtības sadalījumā, kur katrs izvads atspoguļo varbūtību, ka ievade pieder noteiktai klasei. Softmax nodrošina, ka visu klašu varbūtību summa ir 1.
Aktivizācijas funkcijas ir būtiskas neironu tīklu modeļu sastāvdaļas. Tie ievieš nelinearitāti, ļaujot tīklam apgūt sarežģītus datu modeļus un attiecības. Aktivizācijas funkcijas arī normalizē neironu izvadi, neļaujot tīklam saskarties ar problēmām, piemēram, sprādzieniem vai izzūdošiem gradientiem. Dažādām aktivizācijas funkcijām ir atšķirīgas īpašības un tās ir piemērotas dažādiem scenārijiem, un to izvēle ir atkarīga no problēmas rakstura.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/DLTF padziļināta mācīšanās ar TensorFlow:
- Vai Keras ir labāka Deep Learning TensorFlow bibliotēka nekā TFlearn?
- TensorFlow 2.0 un jaunākās versijās sesijas vairs netiek tieši izmantotas. Vai ir kāds iemesls tos izmantot?
- Kas ir viens karstais kodējums?
- Kāds ir nolūks izveidot savienojumu ar SQLite datu bāzi un izveidot kursora objektu?
- Kādi moduļi tiek importēti nodrošinātajā Python koda fragmentā, lai izveidotu tērzēšanas robota datu bāzes struktūru?
- Kādi ir daži atslēgu un vērtību pāri, kurus var izslēgt no datiem, saglabājot tos tērzēšanas robota datubāzē?
- Kā atbilstošas informācijas glabāšana datu bāzē palīdz pārvaldīt lielu datu apjomu?
- Kāds ir tērzēšanas robota datu bāzes izveides mērķis?
- Kādi apsvērumi jāņem vērā, izvēloties kontrolpunktus un pielāgojot stara platumu un tulkojumu skaitu katrai ievadei tērzēšanas robota secinājumu procesā?
- Kāpēc ir svarīgi pastāvīgi pārbaudīt un identificēt tērzēšanas robota darbības nepilnības?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu sadaļā EITC/AI/DLTF Deep Learning ar TensorFlow