tanh激活函数的梯度消失问题比sigmoid轻 收敛速度也比sigmoid快 大学网课 2022-09-20 17:19:52 已帮助 人 tanh激活函数的梯度消失问题比sigmoid轻，收敛速度也比sigmoid快 热搜：最优化问题中,什么是目标函数,什么是约束条件 回答 共1条回复 正确 相关问题 Sigmoid激活函数可能会导致梯度消失；然而Tanh激活函数不会导致这个问题 2022-08-15 在神经网络中 “梯度消失”问题的主要原因是（）。 2022-08-22 AlexNet的隐层神经元的激活函数采用Sigmoid或Tanh。 2022-08-29 Leaky ReLU激活函数中的斜率参数也需要通过梯度下降法学习。 2022-08-29 在DCGAN中 判别器的激活函数可以使用Leaky ReLU 而不采用Sigmoid的原因是以下哪个？ 2022-08-29
