深度学习神经网络的新型自适应激活函数
来源：吉林大学学报·理学版杂志2019年第04期北京时间：
作者：刘宇晴, 王天昊, 徐旭
单位：吉林大学 数学学院, 长春 130012
摘要：构造一个含有参数的光滑激活函数用于深度学习神经网络, 通过基于误差反向传播算法建立参数的在线修正公式, 避免了梯度弥散、 不光滑及过拟合等问题. 与一些常用的激活函数进行对比实验结果表明, 新的激活函数在多个数据集上效果均较好.
关键词：激活函数,卷积神经网络,机器学习
《吉林大学学报·理学版杂志》发表论文赏析
作者：刘宇晴, 王天昊, 徐旭
单位：吉林大学 数学学院, 长春 130012
摘要：构造一个含有参数的光滑激活函数用于深度学习神经网络, 通过基于误差反向传播算法建立参数的在线修正公式, 避免了梯度弥散、 不光滑及过拟合等问题. 与一些常用的激活函数进行对比实验结果表明, 新的激活函数在多个数据集上效果均较好.
关键词：激活函数,卷积神经网络,机器学习
