而且根据输入激活函数随机性的原理我们可以知道，经过这个激活函数处理，有一般的概率输出为0，由反向传播的原理知道，经过激活函数输出为0，那么这激活函数在这次样本输入中其梯度就为0，也就是不会被更新，且该神经元的输出也不会对最终结果再有影响。第二，就是relu函数的真正精髓，每次训练会随机的让让很大一部分神经元失灵，只更新部分神经元，每次更新的部分神经元是随机的，在这种情况下，每次被更新的神经元组合是很复杂的，相同性很低，那么就可以有效的让神经元独立学习，孤军奋战，不那么被其他神经元影响，做出自己的有利贡献。
2025年sigmoid函数和logistic（sigmoid函数和relu函数区别）
sigmoid函数和logistic（sigmoid函数和relu函数区别）而且根据输入激活函数随机性的原理我们可以知道 经过这个激活函数处理 有一般的概率输出为 0 由反向传播的原理知道 经过激活函数输出为 0 那么这激活函数在这次样本输入中其梯度就为 0 也就是不会被更新 且该神经元的输出也不会对最终结果再有影响 第二 就是 relu 函数的真正精髓 每次训练会随机的让让很大一部分神经元失灵 只更新部分神经元 每次更新的部分神经元是随机的 在这种情况下
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onnx模型部署 python（onnx模型部署 图和权重分开）
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