caffe源码之 Relu层

最新推荐文章于 2025-06-08 02:06:58 发布

_苏_

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分类专栏：深度学习文章标签： caffe relu sigmoid tanh

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lanxueCC/article/details/53284398

本文详细探讨了Caffe框架中Relu_layer.cpp的实现过程，重点关注ReLU作为激活函数的应用，与sigmoid和Tanh相比，ReLU因其独特优势而广受欢迎。ReLU函数公式为f(x)=max(0,x)，其作用是对输入进行阈值处理。" 121296073,11402713,Java NIO详解：BIO vs NIO vs AIO,"['java', '后端开发', 'IO模型', 'NIO', 'AIO']

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本文主要实现caffe框架中/src/caffe/layers/Relu_layer.cpp文件，该文件实现的是激活函数Relu。

ReLU是近些年非常流行的激活函数。相比于sigmoid与Tanh，它具有一定的优越性，这三者对比可见https://zhuanlan.zhihu.com/p/21462488?refer=intelligentunit，它的函数公式是f(x)=max(0,x)。换句话说，这个激活函数就是一个关于0的阈值。如下图：：：
这里写图片描述

下面记录我在看relu层时的代码注释：：：

Relu_layer.hpp：：：

#ifndef CAFFE_RELU_LAYER_HPP_
#define CAFFE_RELU_LAYER_HPP_

#include <vector>

#include "caffe/blob.hpp"
#include "caffe/layer.hpp"
#include "caffe/proto/caffe.pb.h"

#include "caffe/layers/neuron_layer.hpp"

namespace caffe {

/**
 * @brief Rectified Linear Unit non-linearity @f$ y = \max(0, x) @f$.
 *        The simple max is fast to compute, and the function does not saturate.
 */
 /*Relu层类，派生于NeuronLayer类*/
template <typename Dtype>
class ReLULayer : public NeuronLayer<Dtype> {
 public:
  /**
   * @param param provides ReLUParameter relu_param,
   *     with ReLULayer options:
   *   - negative_slope (\b optional, default 0).
   *     the value @f$ \nu @f$ by which negative values are multiplied.
   */
   /*构造函数，NeuronLayer层的参数显式传递给ReluLayer,这些参数就是protobuf文件中存储的参数*/
  explicit ReLULayer(const LayerParameter& param)
      : NeuronLayer<Dtype>(param) {}

  /*内联函数，将当前层类型返回*/
  virtual inline const char* type() const {