激活函数的作用：能处理非线性特性
如果不用激活函数，输出信号仅是个简单的线性函数，复杂性有限，能从数据中学习复杂函数的能力小。
一个没有激活函数的神经网络只不过是一个线性回归模型
为什么要用RELU激活函数，不用sigmod等函数
Relu：
速度快：一个max(0,x)函数，计算代价小
减轻梯度消失：sigmod在两端的时候，数值变化不大，导数梯度越来越小趋于0，造成梯度消失。Relu导数是1
稀疏性：sigmoide激活率大约是50%，relu函数在输入小于0时是完全不激活的，是更低的激活率。
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更新sdk问题 failed to fetch url https dl ssl google com andro...
问题现象 源码一样，使用diab工具链编译生成的dl库，可以加载动态库。但是使用gnu工具链编译生成的dl库，可以...
原文链接 问题描述如下 http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0128/5...
python语法 1.argparse模块 python中用于命令行解析的模块。 使用方法 import argp...
本文标题：DL问题
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