Effects of the Nonlinearity in Activation Functions on the Performance of Deep Learning Models
The nonlinearity of activation functions used in deep learning models are crucial for the success of predictive models. There are several commonly used simple nonlinear functions, including Rectified Linear Unit (ReLU) and Leaky-ReLU (L-ReLU). In practice, these functions remarkably enhance the mode...
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Veröffentlicht in: | arXiv.org 2020-10 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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