Trong mạng nơ-ron nhân tạo, hàm activation nào được sử dụng phổ biến nhất cho lớp ẩn?

Fully Connected Layer

Pooling Layer

Convolutional Layer

Dropout Layer

"x = x / x.mean(axis=1) x = x / x.std(axis=1)"

"x = x / x.mean(axis=0) x = x / x.std(axis=0)"

"x = x – x.mean(axis=0) x = x / x.std(axis=0)"

"x = x – x.mean(axis=1) x = x / x.std(axis=0)"

file

name

dict

list

[(4, 4)]

[(2, 2)]

[(4, 4), (2, 2)]

Error

dict_items([(1, 'blue'), (2, 'red'), (3, 'green')])

dict_items([('blue'), ('red'), ('green')])

[(1, 'blue'), (2, 'red'), (3, 'green')]

[('blue'), ('red'), ('green')]

Random Forest không bị overfitting

Random Forest bị overfitting

Random Forest xử lý nhanh

Random Forest chỉ có thể áp dụng cho bài toán hồi quy

Không tìm được tập đặc trưng con tối ưu

Luôn tìm được tập đặc trưng con tối ưu

Chỉ tìm được tập đặc trưng con cận tối ưu

Chỉ tìm được tập đặc trưng con tốt hơn tập đặc trưng gốc

Không tìm được tập đặc trưng con tối ưu

Luôn tìm được tập đặc trưng con tối ưu

Chỉ tìm được tập đặc trưng con cận tối ưu

Chỉ tìm được tập đặc trưng con tốt hơn tập đặc trưng gốc

Dữ liệu mất cân bằng

Nhiễu trong dữ liệu

Dữ liệu có độ biến đổi cao

Cả 3 vấn đề trên

Convolutional layers, Pooling layers

Convolutional layers, Batch Normalization, Dense (Fully connected) layers

Convolutional layers, Pooling layers, Dense (Fully connected) layers

Convolutional layers, Dense (Fully connected) layers