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Research Notes
[DL] Neural Network - ReLU and Weight Initialization
▶ ReLU의 출현 - 신경망의 층이 깊을때, Backpropagation을 사용하였을 경우 학습이 잘 안됨 : Vanishing Gradient(경사 감소 소멸) - sigmoid의 잘못된 사용 ▶ReLU : Rectified Linear Unit - ReLU 함수 : x가 0보다 크면 y=x, x가 0보다 작으면 0 ▶ 다양한 Activation Functions - sigmoid, tanh, ReLU, Leaky ReLU, Maxout, ELU 등 여러 가지의 활성화함수가 존재 ▶ Weight 초기값 정하기 - Vanishing Gradient를 해결할 수 있는 방법 1) ReLU 함수의 사용 2) Weight의 초기값을 잘 정하기 - 초기값을 줄 때 주의점 · 값에 0을 주면 안됨 · RBM(..
Study/Deep Learning
2023. 7. 3. 11:31