《表1 3 第3组数据集中各激活函数AUC》
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《基于ArcReLU函数的神经网络激活函数优化研究》
这一结果与前3组的结果有所不同。由于每组实验都是在相同的运行环境下计算的,从以上实验结果看,ELU适合数据量较小的计算,ArcReLU适合数据量大的计算。为了确认随着数据量的增减是否对ReLU函数的计算时间有影响,在3.6节中分别计算了5组实验中,ArcReLU相较于ELU的计算时间增量和ArcReLU相较于ReLU的计算时间增量,结果如表16所示。图10显示了各激活函数在本次实验中的收敛速度。从图10可以看出实验过程中各函数的收敛速度从小到大排序为ReLU
图表编号 | XD0074295400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.05.01 |
作者 | 许赟杰、徐菲菲 |
绘制单位 | 上海电力学院计算机科学与技术学院、上海电力学院计算机科学与技术学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |