Domande d'esame VERIFICATO
Esame June 30th 2022 Cerveri
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Di cosa parla
- Neuroni sigmoidali in output layer che saturano riducono la velocità di convergenza del training a causa della derivata quasi nulla.
- CNN ha meno rischio di overfitting con lo stesso numero di strati e neuroni rispetto ad una rete feed-forward, grazie al minor numero di parametri.
- Relu in CNN accelerano la convergenza del training, introducono non-linearità e rendono il output della rete sempre positivo.
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