Функции активации играют решающую роль в моделях глубокого обучения, поскольку они вносят нелинейность и позволяют нейронным сетям изучать сложные закономерности. В этой статье мы рассмотрим различные функции активации, доступные в Keras, а также примеры кода для каждой из них. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным практиком, это руководство предоставит вам полное понимание функций активации и их реализации в Keras.

Содержание:

1. Введение в функции активации

2. Реализация функций активации в Keras
   2.1. Функция активации сигмовидной кишки
   2.2. Функция активации Тань
   2.3. Функция активации ReLU
   2.4. Утечка функции активации ReLU
   2.5. Функция активации ELU
   2.6. Функция активации Softmax
   2.7. Функция активации Swish
   2.8. Функция активации PReLU
   2.9. Функция активации SELU
   2.10. Функция активации GELU
   2.11. Функция активации Миш
   2.12. Функция активации SoftPlus
   2.13. Функция активации ThresholdedReLU
   2.14. Экспоненциальная функция активации
   2.15. Функция линейной активации

3. Выбор правильной функции активации

4. Вывод

5. Введение в функции активации.
   Объясните роль функций активации в нейронных сетях, подчеркнув необходимость нелинейности и ее влияние на производительность модели.

6. Реализация функций активации в Keras.
   Для каждой функции активации предоставьте краткое объяснение, математическую формулу и пример кода, демонстрирующий ее реализацию в Keras с использованием простой нейронной сети.

7. Выбор правильной функции активации.
   Обсудите соображения по выбору подходящей функции активации с учетом проблемной области, сетевой архитектуры и конкретных требований.

8. Обобщите ключевые моменты, обсуждаемые в статье, подчеркнув важность функций активации в моделях глубокого обучения и разнообразие опций, доступных в Keras.