深度学习CS231n：神经网络训练与激活函数解析

内容概要：本文介绍了CS231n课程中关于训练神经网络的内容。首先从生物学角度解释了生物神经元的工作机制及其模拟版本的简要模型。接着详细讨论了常见的激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU 和 Maxout），包括它们的数学形式、特点以及优缺点。最后提到神经网络表示能力的概念，强调了一层隐藏层的网络作为通用逼近器的强大能力，但在实际应用中通常偏好更深的网络，以更好地应对统计数据并优化算法。 适合人群：对机器学习特别是神经网络有基本认识的研究人员和学生。 使用场景及目标：了解不同的激活函数及其应用场景，提高神经网络的设计与调参技能，优化神经网络性能。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还给出了实用的建议，如避免使用Sigmoid，谨慎选择ReLU的学习率，考虑尝试Leaky ReLU和Maxout等。此外，文中提及深层网络的优势及参数设置的经验法则。