예제에서 Keras 모델의 레이어에서 사용된 활성화 함수는 무엇입니까?

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인공 지능 분야의 Keras 모델의 주어진 예에서는 여러 활성화 함수가 레이어에 사용됩니다. 활성화 함수는 비선형성을 도입하여 신경망이 복잡한 패턴을 학습하고 정확한 예측을 할 수 있도록 하므로 신경망에서 중요한 역할을 합니다. Keras에서는 모델의 각 계층에 활성화 함수를 지정할 수 있으므로 네트워크 아키텍처를 유연하게 설계할 수 있습니다.

예제에서 Keras 모델의 레이어에서 사용된 활성화 함수는 다음과 같습니다.

1. ReLU(Rectified Linear Unit): ReLU는 딥러닝에서 가장 일반적으로 사용되는 활성화 함수 중 하나입니다. 이것은 f(x) = max(0, x)로 정의되며, 여기서 x는 함수에 대한 입력입니다. ReLU는 모든 음수 값을 XNUMX으로 설정하고 양수 값은 변경하지 않고 유지합니다. 이 활성화 함수는 계산적으로 효율적이며 기울기 소실 문제를 완화하는 데 도움이 됩니다.

2. Softmax: Softmax는 다중 클래스 분류 문제의 마지막 계층에서 자주 사용됩니다. 이전 레이어의 출력을 클래스에 대한 확률 분포로 변환합니다. Softmax는 f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j]))로 정의됩니다. 여기서 x[i]는 클래스 i에 대한 함수의 입력이고 합계는 모든 클래스. softmax 함수의 출력 값은 합이 1이므로 확률론적 해석에 적합합니다.

3. Sigmoid: Sigmoid는 이진 분류 문제에서 널리 사용되는 활성화 함수입니다. 입력을 0과 1 사이의 값으로 매핑하여 양성 클래스에 속하는 입력의 확률을 나타냅니다. 시그모이드는 f(x) = 1/(1 + exp(-x))로 정의됩니다. 매끄럽고 미분 가능하므로 그래디언트 기반 최적화 알고리즘에 적합합니다.

4. Tanh(Hyperbolic Tangent): Tanh는 시그모이드 함수와 유사하지만 입력을 -1과 1 사이의 값에 매핑합니다. f(x) = (exp(x) – exp(-x)) /로 정의됩니다. (exp(x) + exp(-x)). Tanh은 비선형성을 도입하고 복잡한 패턴을 캡처하는 데 도움이 되므로 신경망의 숨겨진 계층에서 자주 사용됩니다.

이러한 활성화 함수는 다양한 신경망 아키텍처에서 널리 사용되며 다양한 기계 학습 작업에서 효과적인 것으로 입증되었습니다. 당면한 문제와 데이터의 특성에 따라 적절한 활성화 함수를 선택하는 것이 중요합니다.

이러한 활성화 함수의 사용법을 설명하기 위해 이미지 분류를 위한 신경망의 간단한 예를 고려하십시오. 입력 레이어는 이미지의 픽셀 값을 받고 후속 레이어는 컨볼루션 연산을 적용한 다음 ReLU 활성화를 통해 특징을 추출합니다. 마지막 레이어는 softmax 활성화를 사용하여 다른 클래스에 속하는 이미지의 확률을 생성합니다.

주어진 예에서 Keras 모델의 레이어에 사용된 활성화 함수는 ReLU, Softmax, Sigmoid 및 tanh입니다. 이러한 각 기능은 특정 목적을 수행하며 문제의 요구 사항에 따라 선택됩니다. 효과적인 신경망 아키텍처를 설계하려면 활성화 함수의 역할을 이해하는 것이 중요합니다.

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