Как tanh влияет на обучение нейронных сетей?

Функция Tanh (гиперболический тангенс) может положительно влиять на обучение нейронных сетей. www.ultralytics.com www.geeksforgeeks.org Некоторые преимущества:

• Нелинейность. www.geeksforgeeks.org Tanh вносит нелинейность в модель, что позволяет нейронным сетям изучать сложные закономерности и взаимосвязи в данных. www.geeksforgeeks.org
• Центрированность вокруг нуля. www.ultralytics.com www.geeksforgeeks.org Отрицательные входы отображаются на отрицательные выходы, а положительные входы — на положительные. www.ultralytics.com Это свойство может ускорить сходимость алгоритмов оптимизации, таких как градиентный спуск, в процессе обучения модели. www.ultralytics.com
• Симметрия вокруг нуля. www.geeksforgeeks.org Поскольку выход центрирован вокруг нуля, у сети больше шансов сбалансировать веса. www.geeksforgeeks.org Это помогает предотвратить слишком сильное смещение выходов слоёв в одном направлении, что может сделать обучение более стабильным. www.ultralytics.com

Однако у Tanh есть и недостатки: www.geeksforgeeks.org

• Проблема исчезающего градиента. www.geeksforgeeks.org dzen.ru Когда входные значения очень большие или очень маленькие, градиент приближается к нулю, что может замедлить или остановить обучение во время обратного распространения, особенно в глубоких сетях. www.geeksforgeeks.org
• Чувствительность к выбросам. www.geeksforgeeks.org Крайние значения во входных данных могут привести к насыщенным областям, где градиент близок к нулю, что делает обучение медленным или неэффективным. www.geeksforgeeks.org

Таким образом, влияние Tanh на обучение нейронных сетей зависит от конкретных условий и задач. zentyx.ru