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【卷积神经网络-进化史】从LeNet到AlexNet

但是它有一些致命的 缺点: Sigmoids saturate and kill gradients. sigmoid 有一个非常致命的缺点,当输入非常大或者非常小的时候,会有饱和现象,这些神经元的梯度是接近于0的。如果你的初始值很大的话,梯度在反向传播的时候因为需要乘上一个sigmoid 的导数,所以会使得梯度越来越小,这会导致网络变的很难学习。 Sigmoid 的 output 不是0均值.

TensorFlow入门(二)mnist与softmax

TensorFlow入门(二)mnist与softmax MNIST For ML Beginners 这个教程是给机器学习和TensorFlow的新手准备的,如果你已经知道MNIST是什么,softmax(多项式回归)是什么,可以跳过。 当你开始学习编程时,可能第一件事就是打印'hello world',机器学习与此类似的是MNIST。 MNIST是一个简单的计算机视觉数据集,它由手写的数字图像组成 MNIST 他也包含了每个图像的标签,告诉我们是什么数字,比如