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활성화 함수

Activation Function
인공 신경망 모델에서 입력값으로 받은 데이터를 다음 층으로 어떻게 출력할지를 결정하는 함수

종류

구분 명칭 그래프 설명
단극성 Sigmoid 활성화함수-시그모이드.png 로지스틱 함수. x값을 변화에 따라 0~출력
ReLU 활성화함수-렐루.png x값이 음수일 땐 0 고정
Softmax 2차원 그래프로 표현 불가 여러 입력값을 0~1로 나누어 표현
양극성 tanh 활성화함수-하이퍼볼릭탄젠트.png Sigmod보다 기울기가 크며 1~1 범위를 가짐
LReLU 활성화함수-리키렐루.png 음수일 때 입력값의 1/10 출력
Maxout 2차원 그래프로 표현 불가 두 개의 W와 b중에서 큰 값 사용

같이 보기


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