文件名称:
tensorflow自定义激活函数实例
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文件大小: 66kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-20
详细说明：前言：因为研究工作的需要，要更改激活函数以适应自己的网络模型，但是单纯的函数替换会训练导致不能收敛。这里还有些不清楚为什么，希望有人可以给出解释。查了一些博客，发现了解决之道。下面将解决过程贴出来供大家指正。
1.背景
之前听某位老师提到说tensorflow可以在不给梯度函数的基础上做梯度下降，所以尝试了替换。我的例子时将ReLU改为平方。即原来的激活函数是 现在换成
单纯替换激活函数并不能较好的效果，在我的实验中，迭代到一定批次，准确率就会下降，最终降为10%左右保持稳定。而事实上，这中间最好的训练精度为92%。资源有限，问了对神经网络颇有研究的同学，说是激活函数的问题，然而某篇很厉害
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