論文の概要: Activation Functions: Do They Represent A Trade-Off Between Modular
Nature of Neural Networks And Task Performance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07793v1
- Date: Wed, 16 Sep 2020 16:38:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-17 23:19:59.730456
- Title: Activation Functions: Do They Represent A Trade-Off Between Modular
Nature of Neural Networks And Task Performance
- Title(参考訳): 活性化関数:ニューラルネットワークのモジュール性とタスクパフォーマンスのトレードオフを表現するか
- Authors: Himanshu Pradeep Aswani, Amit Sethi
- Abstract要約: ニューラルネットワークアーキテクチャを設計する上で重要な要素は、畳み込み層毎のフィルタ数、全接続層毎の隠れニューロン数、ドロップアウトとプルーニングである。
ほとんどの場合、デフォルトのアクティベーション関数はReLUであり、より高速なトレーニング収束を実証的に示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.5919242494186037
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current research suggests that the key factors in designing neural network
architectures involve choosing number of filters for every convolution layer,
number of hidden neurons for every fully connected layer, dropout and pruning.
The default activation function in most cases is the ReLU, as it has
empirically shown faster training convergence. We explore whether ReLU is the
best choice if one is aiming to desire better modularity structure within a
neural network.
- Abstract(参考訳): 現在の研究によると、ニューラルネットワークアーキテクチャを設計する上で重要な要因は、畳み込み層ごとにフィルタの数、完全連結層ごとに隠れたニューロンの数、ドロップアウト、プルーニングである。
ほとんどの場合、デフォルトのアクティベーション関数はReLUであり、試験的に高速なトレーニング収束を示している。
ニューラルネットワーク内のモジュール構造の改善を望むならば,reluが最善の選択であるかどうかを検討する。
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