caffe中的 AlexNet,LeNet,CaffeNet

本文介绍了ReLU(Rectified-Linear)激活函数的特点及其在神经网络中的应用。ReLU通过max(x,0)公式定义,在输入大于0时输出原值,小于等于0时输出0,这种非线性特性有助于加速神经网络训练过程。此外还提到了ReLU的一个变种形式,即引入negative_slope参数允许负数输入按比例输出。

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LeNet

在ip1上使用ReLU( Rectified-Linear )激活函数,ReLU是目前使用最多的激活函数,主要因为其收敛更快,并且能保持同样效果。

标准的ReLU函数为max(x, 0),当x>0时,输出x; 当x<=0时,输出0

f(x)=max(x,0)

层类型:ReLU

可选参数:

  negative_slope:默认为0. 对标准的ReLU函数进行变化,如果设置了这个值,那么数据为负数时,就不再设置为0,而是用原始数据乘以negative_slope

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