▶️Можно ли использовать Tanh и ReLU в одной нейросетевой архитектуре
Да, в архитектурах нейросетей иногда смешивают Tanh и ReLU — и это может быть вполне оправдано.
🔹ReLU хорошо работает в ранних слоях, способствуя разреженности и предотвращая затухание градиентов.
🔹Tanh может быть полезен в более глубоких или специализированных частях сети — например, в рекуррентных слоях или на выходе генератора GAN, где нужно получить значения в пределах −1,1.
📌 Пример: в GAN’ах часто используют ReLU внутри генератора и Tanh на выходе — чтобы итоговые изображения были нормализованы.
Но без конкретной цели смешивать активации не стоит: это может запутать архитектуру и усложнить отладку. Всегда держите в уме, зачем вы используете каждую функцию активации.
▶️Можно ли использовать Tanh и ReLU в одной нейросетевой архитектуре
Да, в архитектурах нейросетей иногда смешивают Tanh и ReLU — и это может быть вполне оправдано.
🔹ReLU хорошо работает в ранних слоях, способствуя разреженности и предотвращая затухание градиентов.
🔹Tanh может быть полезен в более глубоких или специализированных частях сети — например, в рекуррентных слоях или на выходе генератора GAN, где нужно получить значения в пределах −1,1.
📌 Пример: в GAN’ах часто используют ReLU внутри генератора и Tanh на выходе — чтобы итоговые изображения были нормализованы.
Но без конкретной цели смешивать активации не стоит: это может запутать архитектуру и усложнить отладку. Всегда держите в уме, зачем вы используете каждую функцию активации.
