LEAKYRELU

原创 已于 2024-02-28 23:45:02 修改 · 209 阅读 · 0 ·
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于 2024-02-28 22:17:20 首次发布

LEAKYRELU

官网: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.LeakyReLU.html#torch.nn.LeakyReLU

torch.nn.LeakyReLU(negative_slope=0.01, inplace=False)
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LeakyReLU激活函数
thy0000的博客
10-07 1万+
是PyTorch中的Leaky Rectified Linear Unit（ReLU）激活函数的实现。Leaky ReLU是一种修正线性单元，它在非负数部分保持线性，而在负数部分引入一个小的斜率（通常是一个小的正数），以防止梯度消失问题。：x为负数时的需要的一个系数，控制负斜率的角度。默认值：1e-2(0.01)
ReLU对决Leaky ReLU：深度学习的生死博弈
weixin_44626085的博客
03-17 1029
在深度学习革命前夜，神经网络长期被困在梯度消失的泥潭中。sigmoid函数像一道温柔的门槛，将输入压缩到0-1之间，却在深层网络中形成致命的梯度衰减。当反向传播的误差信号经过十层网络后，数值衰减幅度可达10^18倍——这相当于把长江源头的水滴传到入海口时已蒸发殆尽。2011年ImageNet竞赛中，传统卷积神经网络在100层以上的深度架构中集体失速。研究者发现，使用tanh激活的深层网络训练三周后，模型准确率仍停留在58%的瓶颈期。这时，一个看似简单的函数正在改写历史。
在Tensorflow中实现leakyRelu操作详解(高效)
09-16
def LeakyRelu(x, leak=0.2, name="LeakyRelu"): with tf.variable_scope(name): f1 = 0.5 * (1 + leak) f2 = 0.5 * (1 - leak) return f1 * x + f2 * tf.abs(x) ``` 这段代码中，定义了一个名为`LeakyRelu`的...
Keras 中Leaky ReLU等高级激活函数的用法
09-16
在Keras中，可以通过`LeakyReLU`层来应用这种激活函数，例如： ```python from keras import layers from keras import models model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(28...
激活函数LeakyReLU
Frost_Descent的博客
07-17 1330
LeakyReLU是一种用于深度学习的激活函数，它解决了传统ReLU（修正线性单元）在输入小于0时输出为0的问题。ReLU函数，在x < 0 的范围内梯度恒为0，无法更新参数，这导致神经元“死亡”，不再对任何输入产生响应。LeakyReLU通过在输入小于0时引入一个小的来解决这个问题，从而允许一些负的梯度流过神经元，有助于缓解梯度消失问题。
从零开发基于DeepSeek的端侧离线大模型语音助手：全流程指南
2301_80211119的博客
12-31 976
引言端侧离线大模型语音助手的核心价值在于隐私保护、低延迟响应、无网络依赖，尤其适合对数据敏感或网络不稳定的场景（如家庭、车载、工业设备）。本文将基于DeepSeek大模型（如DeepSeek-R1-7B），结合端侧优化技术（量化、蒸馏、硬件加速），从需求分析、技术选型、架构设计、核心模块实现、优化策略等方面，提供一套可落地的开发指南。一、需求分析与技术定位• 核心功能：语音交互（唤醒、识别、合成）、任务自动化（设备控制、信息查询、日程管理）。
GitHub 热榜项目 - 日榜(2026-1-1)
CoderJia的学习之路
01-01 1051
本期GitHub热榜显示AI应用开发正全面渗透各技术领域，前沿项目聚焦于解决实际工程问题。Gemini的电脑使用预览和Timescale的pg-aiguide展示了AI与开发工具深度整合，通过MCP服务器提升代码生成质量。Pathway框架和docetl系统凸显流式ETL与LLM管道技术成熟，推动实时数据分析与RAG应用落地。同时，来自ResembleAI的Chatterbox和TrendRadar分别代表语音合成与智能信息聚合的技术突破，Deep-Live-Cam则体现单图视频生成技术的平民化趋势。这些项
面向微服务事件驱动与异步消息可靠处理的互联网系统高可用设计与多语言工程实践分享
2501_94180531的博客
01-05 287
事件驱动解耦服务，提高吞吐可靠投递与幂等消费保证消息一致性监控、重试与顺序控制是稳定性的关键微服务事件驱动与异步消息可靠处理，使系统在高并发和复杂业务场景下保持稳定与可控。通过在多语言系统中统一幂等语义、结合可靠投递、顺序控制和监控策略，互联网系统能够在异步流程中实现高可用和长期可维护性。这篇关于事件驱动与异步消息可靠处理的工程实践分享，希望为你在微服务高可用设计中提供可落地、长期有效的参考思路。
TDengine JAVA 语言连接器入门指南
TDengine(老段）专注时序数据库领域
01-04 1525
JAVA 语言连接器
Vins-Fusion之 ROS2 Humble（二）
qq_33263769的博客
01-01 190
此命令会强制 pip 仅从预编译的 .whl 文件安装所有依赖，‌完全绕过 ruamel.yaml.clibz 的源码编译‌，安装速度极快且稳定。环境配置：Ubuntu 22.04 (运行内存 4G、硬盘内存 500G) 、ROS2 humble 、ceres-solver 2.1。主要是参考这篇博客，但是在安装配置的过程中出现的问题进行修改，最终完美的运行Vins-Fusion。问题一 安装rosbags，出现下面问题。
myhdl
qq_26074053的博客
01-05 319
【代码】myhdl。
Java Map集合遍历方式完全指南：五种方法详解与性能对比
yc2284238579的博客
01-05 697
本文详细解析了Java中Map集合的五种遍历方式：keySet()、entrySet()、values()、迭代器和Lambda表达式。通过原理分析、代码示例和性能对比，文章指出entrySet()是综合性能最优的遍历方式，可直接操作键值对避免二次查找；values()适用于仅需处理值的场景；迭代器适合需要安全删除元素的场景；而Java8+的Lambda表达式则提供了更简洁的语法。文章还给出了选择指南和最佳实践，建议根据具体场景选择遍历方式，并提供了缓存系统、配置管理等实际应用案例，帮助开发者编写高效、易维
从API网关到统一流量治理的互联网工程语法实践与多语言探索
最新发布
2501_94180176的博客
01-06 304
API网关不仅是请求入口，更是互联网工程中将路由规则、安全策略和访问边界显式化为工程语法的实践。当系统能够表达：请求访问边界和路由规则权限策略与安全控制节点健康与负载情况它就能在高并发、分布式环境下保持可控、可观测和安全。成熟的互联网工程，不是单纯转发请求，而是系统行为可理解、访问可控、安全边界清晰。
PyCharm从父目录的其他文件夹中导入模块报红但是主程序可以运行
m0_74117571的博客
01-05 188
直接将run_experiment.py文件移动到父目录就可以解决报红问题并且un_experiment.py可以单独运行成功。（但是这样会影响我的项目结构，有大佬能够提供更好的解决方法吗？run_experiment.py文件报红且不能运行但是main.py可以运行，并且run_experiment.py生效。2.如果是运行main.py运行成功并且run_experiment.py也生效。下面的是我的项目结构。
Python爬虫防检测实战：基于类封装的工程化解决方案（2026）
wbryze的博客
01-05 459
在Python爬虫开发中，反检测是保证爬虫长期稳定运行的关键。本文将详细介绍如何通过面向对象编程和类封装技术，构建一个具备强抗封禁能力的爬虫系统，并提供可落地的代码方案。一、爬虫检测机制与类封装优势现代网站通过多种机制识别爬虫，包括请求头分析、行为模式检测、指纹识别和IP频率监控等。下面是基础爬虫类的设计框架：“”“爬虫基类（2026年实测有效）”“”二、核心防检测技术实现固定不变的请求头是最易被识别的特征。以下是动态轮换机制的实现：“”“动态请求头管理类”“”
网站证书自动续订失败的问题解决,原来是续订指令certbot renew出错，导致crontab定时任务续订失败
skywalk8163的专栏
01-04 1013
摘要：本文记录了解决Let's Encrypt证书自动续订失败的过程。问题表现为证书即将过期但自动续订失效，报错涉及nginx插件缺失和账户不存在。通过排查发现：1）需安装python3-certbot-nginx插件；2）证书版本过低（2.9.0）导致与ACMEv2协议不兼容；3）存在无效域名解析记录影响验证。最终解决方案包括：升级certbot到5.2.2版本、删除问题域名DNS记录、重新注册证书并清理旧配置文件。尽管成功解决了问题，但作者仍对旧账户报错原因和初始续订失败的原因存在疑惑。
不用智能体开发框架，如何调用工具？
m0_53830442的博客
01-02 732
文章摘要：本文探讨了不依赖智能体开发框架（如LangChain等）直接调用工具的方法，指出这在某些场景下更为直接可控。作者提出两种实现方式：1）简单的顺序调用，适用于线性任务，通过固定步骤调用工具；2）基于大模型的动态调用，利用LLM的规划能力实现更灵活的智能体功能。通过天气查询和公司信息查询的Python示例，展示了两种方法的实现细节和适用场景。文章总结指出，线性任务适合手动顺序调用，而复杂任务则更适合结合大模型能力的动态调用方案，后者能在保持控制的同时实现智能体功能。
conda
weixin_39544891的博客
01-05 634
拷贝需要迁移的环境：cp -r source_path/anaconda3/envs/source_env target_path/anaconda3/envs/target_env。# 下载与linux版本相匹配的版本，上传服务器并安装 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/# *****解决bash: /home/xxx/anaconda3/bin/conda: No such file or directory的问题*****
幽冥大陆(八十三)Python 水果识别PTH 转 ONNX 脚本 —东方仙盟练气期
cybersnow精通 28 门计算机语言，凭借其超凡的技术能力，成功开发过上万个应用，广泛涉及政府、商业、个人等众多领域，甚至在检察院、环保局、公安局等专业场景中也大放异彩。不仅熟练掌握单片机和物联网开发，在软件架构设计方面更是独树一帜，自创了跨平台软件
01-01 717
容你代码中的输入尺寸（100x100）和 CPU 环境：python运行。
leakyrelu
05-17
### 关于LeakyReLU激活函数 #### 定义 LeakyReLU（Leaky Rectified Linear Unit）是一种改进版的ReLU激活函数，它允许负输入值通过一个小的斜率传递梯度。这种设计解决了传统ReLU在处理负输入时可能导致神经元死亡...
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