Qual é a função de ativação usada no modelo de rede neural profunda para problemas de classificação multiclasse?
Terça-feira, 08 de Agosto de 2023
by Academia EITCA
No campo de aprendizado profundo para problemas de classificação multiclasse, a função de ativação usada no modelo de rede neural profunda desempenha um papel crucial na determinação da saída de cada neurônio e, finalmente, no desempenho geral do modelo. A escolha da função de ativação pode afetar muito a capacidade do modelo de aprender padrões complexos e
Qual é o papel das funções de ativação em um modelo de rede neural?
Terça-feira, 08 de Agosto de 2023
by Academia EITCA
As funções de ativação desempenham um papel crucial nos modelos de redes neurais, introduzindo a não linearidade na rede, permitindo que ela aprenda e modele relacionamentos complexos nos dados. Nesta resposta, exploraremos a importância das funções de ativação em modelos de aprendizado profundo, suas propriedades e forneceremos exemplos para ilustrar seu impacto no desempenho da rede.
- Publicado em Inteligência artificial, Aprendizado profundo EITC/AI/DLTF com TensorFlow, TensorFlow, Modelo de rede neural, revisão do exame
Tagged sob:
Funções de ativação, Inteligência artificial, ReLU com vazamento, Não-linearidade, Normalização, ReLU, Sigmóide, Softmax, Tanh