有人可以参考一篇好文章，解释为什么我们在构建卷积神经网络时在神经网络的最后一层使用 Sigmoid 激活，在中间层和输入层使用 ReLu 激活？我没有得到正确的输出结果。
何时使用 Sigmoid 函数以及何时在卷积神经网络中使用 ReLu
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喀拉斯
2022-03-11 17:03:45
1个回答
Relu解决梯度消失问题并停止不活动的神经元。在输出层使用Sigmoid，因为它的范围是 (0, 1)，它可以表示二元类的概率。当你在做多分类时，使用Softmax函数更合适。
可能需要阅读更多资料，可以参考CS231n。谢谢。