Relu反向传播

最新推荐文章于 2025-09-06 15:18:32 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-06 15:18:32 发布 · 926 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

当某一层的输入大于0时，对应反向传播时该层的梯度等于上一层反传回来的梯度，因为此时认为RELU对应梯度为1。

当某一层的输入小于0时，该层对应梯度置零。

relu在0点是不可导的，在0点的梯度要自定义0或1。

Grad-CAM的二三事
L_Saint00的博客
06-11 521
背景 While these deep neural networks enable superior performance, their lack of decomposability into intuitive and understandable components makes them hard to interpret.Consequently, when today’s intelligent systems fail, they fail spectacularly disgracef
Relu和sigmoid反向传播-python实现
CltCj的博客
06-17 6856
深度学习 基础知识和各种网络结构实战 ... Relu和sigmoid反向传播-python实现深度学习前言一、Relu反向传播二、sigmoid反向传播总结 前言 我们将激活函数看作神经网络中的一层，实现它的反向传播 常用激活函数 一、Relu反向传播 参考CS231n（斯坦福大学深度学习课程），通过计算图来实现理解反向传播函数 首先我们知道Relu的公式为： 我们能够知道前向传播时的输入x大于0，就将x传入下一层，如果x小于等于0就将0传入下一层 通过上式，我们可以求出y关于x的导数，其中do
ReLU层的反向传播
不负长风
01-02 5308
激活函数relu为什么有效？
糖葫芦君的博客
09-06 937
这是ReLU最核心的优势。：在ReLU之前，常用的激活函数是Sigmoid和Tanh。它们的梯度在输入值很大或很小时会趋近于0（饱和区）。：在训练深度神经网络时，我们通过反向传播算法来更新权重，这个更新量依赖于从输出层反向传播回来的梯度。当梯度经过多个使用Sigmoid/Tanh的层时，多个小于1的小梯度连续相乘，会导致传到前面层的梯度变得极小甚至消失。这意味着前面层的权重几乎得不到更新，网络无法有效学习。：ReLU的导数非常简单：当输入 > 0 时，导数为1；当输入 <= 0 时，导数为0。
CNN max pooling、Relu、round 等环节梯度如何反传？
THE XING
04-08 4794
神经网络中，一个小的trick有可能让网络performance变得非常好。对于神经网络的理解，我们不应该停留在对于pytorch、tf等的依赖上，他们经常性的考虑到了我们可能出错的地方，并进行了修正，这样反而对我们调试网络，带来了一定的hidden problem。 对于pytorch等开源框架，很多不可导的函数、表达式都可以被写入模型的forward里，比较常...
ReLU反向传播
DuanLiuchang的博客
12-23 3424
template &lt;typename Device, typename T&gt; class ReluGradOp : public BinaryElementWiseOp&lt;T, ReluGradOp&lt;Device, T&gt;&gt; { public: using BinaryElementWiseOp&lt;T, ReluGradOp&lt;Device, T&g...
ReLU函数详解及反向传播中的梯度求导
热门推荐
BrightLamp的博客
11-21 4万+
1. 定义 ReLU函数, 即线性整流函数(Rectified Linear Unit), 是神经网络结构中常用的非线性激活函数. 其定义如下: ReLU(x)={0,x⩽0x,x&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;0 ReLU(x) = \left\{ \begin{array}{rr} 0, &amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;a
反向传播算法——矩阵形式递推公式——ReLU传递函数
u013600306的博客
05-14 1126
进行），这只需要加法和乘法。然而，它不是内存高效的；前向传递中的中间值必须全部存储，这可能会限制可以训练的模型的大小。来源于https://udlbook.github.io/udlbook/，我不明白初始不从。为批次中的每个训练样本计算这些导数，并将它们相加以获取用于 SGD 更新的梯度。前向和反向传递中最耗计算的步骤是矩阵乘法（分别由。个隐藏层和 ReLU 激活函数，并且有单独的损失项。大于零的位置包含一，在其他位置包含零。反向传播的目标是计算关于偏差。开始，不知道怎么想的。考虑一个深度神经网络。
✨机器学习笔记（六）—— ReLU、多分类问题、Softmax、Adam、反向传播
qq_53569667的博客
10-01 1519
吴恩达机器学习笔记，本节介绍了ReLU激活函数、多分类问题、Softmax处理多分类、Adam梯度下降优化算法以及计算图中的反向传播的简单概念，希望便于理解。
PyTorch快速入门——神经网络简介（激活函数、前向传播、反向传播）
abackcab的博客
06-16 866
在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它兴奋时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个阈值，那么它就会激活，即兴奋起来并向其他神经元发送化学物质。在深度学习中也借鉴了这样的结构，每一个神经元（上面说到的简单单元）接受输入x，通过带权重w的连接进行传递，将总输入信号与神经元的阈值进行比较，最后通过激活函数处理确定是否激活，并将激活后的计算结果y输出，而我们所说的训练，所训练的就是这里面的权重w。
手推MLP反向传播过程 + 含有dropout的MLP反向传播过程
weixin_44343319的博客
06-06 772
手推MLP反向传播过程+含有dropout的MLP反向传播过程
pooling、relu、convolution的反向传播
weixin_33725270的博客
08-06 791
1.pooling的反向传播: 　https://blog.youkuaiyun.com/qq_21190081/article/details/72871704 　pooling反向传播的原则:pooling的值和上一层对应的区域的loss(或者梯度)之和保持不变 　mean pooling:把梯度平均分给4个值.如果4个位置都是这个值,梯度要爆炸. 　max pooling:把梯度给最大的那个值,其他值的...
深度学习基础-----ReLu激活函数的反向传递过程
qq_28057379的博客
10-23 2145
ReLU函数详解及反向传播中的梯度求导_BrightLamp的博客-优快云博客_relu求导
图文+代码分析：caffe中全连接层、Pooling层、Relu层的反向传播原理和实现
lr87v5的博客
04-25 2983
1.全连接层反向传播 设CCC为loss 全连接层输入：(bottom_data) aaa 全连接层输出：(top_data) zzz 假设 aaa维度K_， zzz维度N_，则权值矩阵维度为N_行*K_列，batchsize=M_ 全连接层每个输出zi=b+∑jwijajzi=b+∑jwijaj{z_i} = b + \sum\limits_j {{w_{ij}}{a_j}} ...
relu\max pooling\argmax是如何进行反向传导的
weixin_39326879的博客
04-15 6234
众所周知，在神经网络中，进行反向传导需要计算梯度，这也就要求函数本身可导，但是relu、max pooling、argmax都是不可导的函数，既然不可导（或者不连续可导），也就无法求解梯度（或者无法在某一点上求解梯度），那这些函数是如何实现反向更新参数的呢？ Relu Relu在x=0处是不可导的，其采用的方法是次梯度. 对于ReLU函数, 当x>0的时候,其导数为1; 当x<0时,其导数为0. 则ReLU函数在x=0的次梯度是 [0,1] ,这里是次梯度有多个,可以取0,1之间的任意值.
深度学习——激活函数sigmoid与relu的反向传播原理
github_37462634的博客
09-01 5085
深度学习——sigmoid函数与relu函数的反向传播原理一. sigmoid函数 一. sigmoid函数 sigmoid函数公式 σ(z)=11+e−z σ(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} σ(z)=1+e−z1​ sigmoid函数Python实现 ...
【Python实现卷积神经网络】：激活层RELU的正向与反向传播+python实现代码
Jack_Kuo的博客
07-31 9888
1.神经网络激活函数介绍 1.Relu函数的导数计算
激活函数sigmoid与softmax和relu及其反向传播
fsdfasfawre的博客
06-04 8385
sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）： 　引用wiki百科的定义：　　A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve).　　其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。其反向传播sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）： 　引用wiki百科的定义：　...
CNN中一些特殊环节的反向传播（池化层+relu）
Ema1997的博客
12-14 1430
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21190081/article/details/72871704 在深度学习笔记（2）——卷积神经网络（Convolutional Neural Network）中我们介绍了CNN网络的前向传播，这一篇我们介绍CNN的反向传播，讲到反向传播的时候实质就是一大堆求梯度的数学公式，这些公式其实已经在深度学习笔记（1）——神经网络(neural network) 那篇博客中介绍过了，所以这里就不再介绍。 但是传统的神经网络无论是隐层还是激活函数的导数都
relu的反向传播
最新发布
11-16
ReLU反向传播的核心是梯度开关机制：输入为正时传递上游梯度，输入为负时梯度归零。其实现简洁（时间复杂度 $O(n)$），适合大规模神经网络。但在实际应用中，需监控神经元活性以避免“死亡”问题。基于计算图的表示...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值