CNN 使用線性激活函數導致訓練停滯，應改用什麼？
iPAS 考題解析
CNN 使用線性激活函數導致訓練停滯，應改用什麼？
- A. 增加卷積層
- B. 灰階處理圖片
- C. Sigmoid
- D. ReLU 引入非線性 ✓ 正確答案
詳細解析
線性激活函數讓再多層的網路都等於一層線性變換，學不到複雜的非線性特徵。ReLU(x) = max(0, x) 引入非線性，計算簡單且避免梯度消失（Vanishing Gradient）。
難度：★★★
CNN 使用線性激活函數導致訓練停滯，應改用什麼？
CNN 使用線性激活函數導致訓練停滯，應改用什麼？
線性激活函數讓再多層的網路都等於一層線性變換，學不到複雜的非線性特徵。ReLU(x) = max(0, x) 引入非線性，計算簡單且避免梯度消失（Vanishing Gradient）。