🤔 Какие практические соображения важны при выборе функции активации
Память, вычислительная эффективность, числовая устойчивость и простота реализации — всё это важные факторы.
Например, ReLU и её варианты являются простыми покомпонентными операциями, которые хорошо оптимизированы на современном оборудовании (GPU и TPU).
Функции типа сигмоида или tanh могут быть более затратными по вычислениям и подвержены переполнению или исчезающе малым значениям в условиях экстремальных входов.
Когда производительность критична, многие исследователи по умолчанию выбирают ReLU — она обеспечивает хороший баланс между точностью, вычислительной эффективностью и стабильностью.
Дополнительные соображения включают в себя: ➡️требуемый диапазон входов и выходов для последующих слоёв; ➡️вероятность возникновения исчезающих или взрывающихся градиентов; ➡️регуляризирующий эффект некоторых функций активации (например, SELU способствует самонормализации при определённых условиях).
🤔 Какие практические соображения важны при выборе функции активации
Память, вычислительная эффективность, числовая устойчивость и простота реализации — всё это важные факторы.
Например, ReLU и её варианты являются простыми покомпонентными операциями, которые хорошо оптимизированы на современном оборудовании (GPU и TPU).
Функции типа сигмоида или tanh могут быть более затратными по вычислениям и подвержены переполнению или исчезающе малым значениям в условиях экстремальных входов.
Когда производительность критична, многие исследователи по умолчанию выбирают ReLU — она обеспечивает хороший баланс между точностью, вычислительной эффективностью и стабильностью.
Дополнительные соображения включают в себя: ➡️требуемый диапазон входов и выходов для последующих слоёв; ➡️вероятность возникновения исчезающих или взрывающихся градиентов; ➡️регуляризирующий эффект некоторых функций активации (например, SELU способствует самонормализации при определённых условиях).
