- PyTorch计算机视觉实战:目标检测、图像处理与深度学习
- (印)V·基肖尔·阿耶德瓦拉等
- 158字
- 2024-06-06 18:06:08
1.3.2 应用激活函数
激活函数有助于建模输入和输出之间的复杂关系。
一些常用的激活函数计算公式如下(其中x为输入):
![](https://epubservercos.yuewen.com/37D997/29686491107405206/epubprivate/OEBPS/Images/25_01.jpg?sign=1739515156-1EIJOn4TJyhSojLz9DgvuvYYMhjXbsh3-0-d994485883a68dc448449189f3aca092)
上述激活函数的可视化表示如图1-11所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/37D997/29686491107405206/epubprivate/OEBPS/Images/25_02.jpg?sign=1739515156-vBIFNpUq1LoMW9vRyQvdC0qwAaSWolQz-0-614105b2a485850a8c08d5bb017e5cbf)
图1-11
对于示例,我们使用Sigmoid(逻辑)函数作为激活函数。
对三个隐藏层应用Sigmoid(逻辑)激活函数S(x),得到激活后的值如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/37D997/29686491107405206/epubprivate/OEBPS/Images/25_03.jpg?sign=1739515156-1W5ft36SojlP7wIER8mPerhCMHh9T90L-0-7b34e4080ea67dd4d015dab09f5f798c)
![](https://epubservercos.yuewen.com/37D997/29686491107405206/epubprivate/OEBPS/Images/26_01.jpg?sign=1739515156-SbQZfsfPgDDEk4fbpKVzGAGuuCTcCdLY-0-f5c04955cb6e16e0c603b8e30e483f59)
现在我们获得了激活后的隐藏层的值,下一小节将获得输出层的值。