tansig和logsig有什么区别,为什么BP神经网络喜欢用tansig |
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笔者的看法是, 一、统一输入范围。 二、充分利用激活函数活跃区间 我们知道,上一层的输入就是下一层的输出, 而tansig和logsig的活跃区间在【-1.7,1.7】之间, 在输入层,我们无疑把输入归一化到【-1,1】, 对利用第一个隐层的激活函数活跃区间更加有效。 而采用tansig,则在多隐层的情况下, 每层的输出,即下层的输入仍然是【-1,1】 这样每层的输入范围都是统一的, 且都是有效利用激活函数活跃区间的。 统一性是很有好处的, 至少在理论研究上,可以带来很多便利, 不然还要分别讨论输入层和隐层。 |
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