relu 里面的是激活函数

最新推荐文章于 2024-10-05 19:36:33 发布
最新推荐文章于 2024-10-05 19:36:33 发布
阅读量181 收藏
点赞数
分类专栏： python 小程序
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/keyanxiaocaicai/article/details/109746003
版权

Swish

paper：https://arxiv.org/abs/1710.05941

beta是个常数或者可以训练的参数。其具有无上界有下界、平滑、非单调的特性。其在模型效果上优于ReLU。

当β = 0时,Swish变为线性函数f(x)=x2f(x)=x2.
β → ∞, σ(x)=(1+exp(−x))−1σ(x)=(1+exp⁡(−x))−1为0或1. Swish变为ReLU: f(x)=2max(0,x)
所以Swish函数可以看做是介于线性函数与ReLU函数之间的平滑函数.

Sigmoid函数：

啊

在这里插入图片描述

 

激活函数(ReLU, Swish, Maxout)
weixin_30950607的博客
02-18 3090
神经网络中使用激活函数来加入非线性因素，提高模型的表达能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正线性单元) 形式如下: \[ \begin{equation} f(x)= \begin{cases} 0, & {x\leq 0} \\\\ x, & {x\gt 0} \end{cases} \end{equation} \] ReLU公式近似推导::...
一文掌握ReLU激活函数：深度学习中不可或缺的神器
码上飞扬的博客
07-09 6559
ReLU，全称为修正线性单元(Rectified Linear Unit)，在深度学习领域中，是一种非常普遍且重要的激活函数，在众多神经网络模型中广泛应用。ReLU激活函数的实现非常简单，其数学表达式为： [ \text{ReLU}(x) = \max(0, x) ] 这意味着如果输入x为正，ReLU函数的输出就是x本身；如果输入x为负或者为0，ReLU函数的输出就是0。简单来说，ReLU函数就是一个线性和非线性特征的融合。
激活函数(sigmoid和ReLU)
zzy_pphz的博客
10-20 5868
激活函数给神经元引入了非线性因素，如果不用激活函数，神经网络每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。 激活函数使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。 sigmoid sigmoid函数的定义为： sigmoid函数的图像如下： 优点：sigmoid函数可以将实数映射到 [公式] 区间内。平滑、易于求导。 缺点：1. 激活函数含有幂运算和除法，计算量大；2. 反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况，从而无法完成
深度学习——激活函数Sigmoid/Tanh/ReLU
热门推荐
zchang81的博客
04-18 8万+
一般情况下，使用ReLU会比较好 1、使用 ReLU，就要注意设置 learning rate，不要让网络训练过程中出现很多 “dead” 神经元； 2、如果“dead”无法解决，可以尝试 Leaky ReLU、PReLU 、RReLU等Relu变体来替代ReLU； 3、不建议使用 sigmoid，如果一定要使用，也可以用 tanh来替代。
Relu函数作用
无奈的小心酸的博客
07-06 2万+
转自一个知乎问答；https://www.zhihu.com/question/29021768 1.为什么引入非线性激励函数？ 如果不适用激励函数，那么在这种情况下每一层的输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（perceptron）了 正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励
神经网络之激活函数面面观
Leo的博客
01-27 3341
转载自： 【机器学习】神经网络之激活函数面面观 - 仙道菜 - 博客频道 - youkuaiyun.com http://blog.youkuaiyun.com/cyh_24/article/details/50593400 日常 coding 中，我们会很自然的使用一些激活函数，比如：sigmoid、ReLU等等。不过好像忘了问自己一(n)件事： 为什么需要激活函数？激活函数都有哪些？都
ReLU激活函数杂谈
01-06
在实现多层感知机代码实现中使用了ReLU激活函数： ReLU(x)=max(x,0)ReLU(x)=max(x,0)ReLU(x)=max(x,0) 形状大概是这样的 这里根据几个问题来进行回答解释 为什么要使用激活函数呢？ 简单来说激活函数的作用就是将...
Keras 中Leaky ReLU等高级激活函数的用法
09-16
在深度学习领域，激活函数是神经网络模型中不可或缺的一部分，它们负责为神经元引入非线性，使得模型能够处理更复杂的数据模式。本篇文章主要关注Keras中的一种高级激活函数——Leaky ReLU，以及如何在实践中应用它...
【深度学习】—激活函数、ReLU 函数、 Sigmoid 函数、Tanh 函数
最新发布
我们都是被分成两半的人，一边热爱生活，一边憎恨生活。面对生活，我们总是在矛盾的两端摇摆，在反复的矛盾和犹豫中，一边踉跄前行，一边重振旗鼓。我渴望改变，渴望变得更好，渴望找到出口……就像一个溺水人的挣扎，就像一个救生圈。我是一个矛盾集合体，想要变得快乐，但是
10-05 2214
我们已经了解了如何使用非线性激活函数（如 ReLU、sigmoid 和 tanh）来构建具有更强表达能力的多层神经网络。值得一提的是，如今借助开源的深度学习框架，只需几行代码即可快速构建模型，而在 20 世纪 90 年代，训练这些网络可能需要数千行 C 或 Fortran 代码。
ReLu(Rectified Linear Units)激活函数
weixin_34167043的博客
04-24 2058
论文参考：Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper） 起源：传统激活函数、脑神经元激活频率研究、稀疏激活性 传统Sigmoid系激活函数 传统神经网络中最常用的两个激活函数，Sigmoid系（Logistic-Sigmoid、Tanh-Sigmoid）被视为神经网络的核心所在。 从数学上来看，非线性的Sigmoid函数对中央区...
ReLU激活函数
团子7号
09-02 1万+
激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后，无非还是个矩阵相乘罢了。 如果不用激活函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这种情况就是最原始的感知机（Perceptro...
ReLU函数简介
xiaoxiang_AQ 的博客
09-20 4万+
打开一些神经网络的网络描述文件，可以看到不同的层，其中就有一种层的类型，叫做ReLU。今天正好有小伙伴问起，虽然是基础部分但是还是来总结一下吧。首先看网络结构描述的形式：layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult: 1 } param {
RELU激活函数作用
加油鸭
05-08 1万+
梯度消失现象：在某些神经网络中，从后向前看，前面层梯度越来越小，后面的层比前面的层学习速率高。 梯度消失原因： sigmoid函数导数图像 导数最大为0.25<1 权重初始值通常使用一个高斯分布所以|w|<1，所以 wjσ′(zj)<0.25 ,根据链式法则计算梯度越来越小。由于层数的增加，多个项相乘，势必就会导致不稳定的情况。 sigmoid激活函数的...
ReLU激活函数（线性整流函数），Python
Zhang Phil
12-02 5626
ReLU激活函数也叫线性整流函数，ReLU是Rectified Linear Unit(ReLU)的简拼。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plot def relu(x): return np.maximum(0, x) if __name__ == "__main__": a = np.arange(...
stylegan2-pytorch 自己训练的model 出错
keyanxiaocaicai的专栏
08-10 7113
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py --batch 16 lmdb_test_0806/ 解决方法： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python generate.py --size 256 --ckpt ./checkpoint/550000.pt 5500000的这个模型是作者发布得模型 2800000这个是我自己训练的模型 我训练的步骤为： python prepare_data.py --out LMDB_PATH --...
resnet18 参数解读
keyanxiaocaicai的专栏
05-19 4614
global_params=GlobalParams( block=block, num_classes=num_classes, zero_init_residual=zero_init_residual, groups=groups, width_per_group=width_per_group, replace_stride_with_dilation=replace_strid...
预训练模型导致的问题 --预训练模型上传的时候没有上传成功
keyanxiaocaicai的专栏
06-05 3595
mismatch for layer1.0.conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([64, 64, 3, 3]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([64, 64, 1, 1]). size mismatch for layer1.1.conv1.weight: copying a param with shape torch.Size([64, 64, 3.
Video-Swin-Transformer 跑通遇到的问题
keyanxiaocaicai的专栏
07-13 3041
1.首先运行：python tools/test.py configs/recognition/swin/swin_base_patch244_window877_kinetics400_1k.py model/swin_base_patch244_window877_kinetics400_1k.pth --eval top_k_accuracy 遇到错误：File "tools/test.py", line 6, in <module> import mmcv ModuleNo...
resnet 优化之cbam
keyanxiaocaicai的专栏
05-19 3012
1. cbam https://blog.youkuaiyun.com/qq_44666320/article/details/105694019 https://blog.youkuaiyun.com/qq_38410428/article/details/103694759 2. se net class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, ratio=16): super(ChannelAttention, s
relu和softmax激活函数
07-28
ReLU（Rectified Linear Unit）和Softmax是常用的激活函数。 ReLU函数在输入为正数时返回该值，而在输入为负数时返回0。ReLU函数可以解决梯度消失的问题，并且计算速度较快。它常用于深度神经网络的隐藏层，能够增强网络的非线性特性。 Softmax函数常用于多分类问题中，它将一个向量映射为一个概率分布，使得所有类别的概率之和为1。Softmax函数对于输入中的较大值会进行放大，较小值会进行缩小，因此可以用于分类问题中选择最有可能的类别。 这两个激活函数在神经网络中都有广泛的应用。
评论
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