tesorflow中的激活函数

最新推荐文章于 2025-02-14 20:57:02 发布

原创最新推荐文章于 2025-02-14 20:57:02 发布 · 239 阅读

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本文介绍了TensorFlow中多种常用的激活函数，包括ReLU、Sigmoid、Tanh等，并详细列举了它们的使用方法。通过这些激活函数可以实现不同类型的神经网络层，从而解决复杂的数据处理任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

所有激活函数输入和输出的维度是一样的

tf.nn.relu()
tf.nn.sigmoid()
tf.nn.tanh()
tf.nn.elu()
tf.nn.bias_add()
tf.nn.crelu()
tf.nn.relu6()
tf.nn.softplus()
tf.nn.softsign()
tf.nn.dropout()
tf.nn.relu_layer(x, weights, biases,name=None)

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姜小飞

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激活函数总结（六）：ReLU系列激活函数补充(RReLU、CELU、ReLU6)

走在深度学习前沿的小宋

08-12

2406

本文为前面介绍的激活函数进行一定的补充，介绍了一系列的ReLU变体激活函数，包括：RReLU、CELU、ReLU6等激活函数及其在当前激活函数众多的情况下使用的环境。总的来说：各种各样的变体都有其应用领域，现阶段就这三种变体而言，ReLU6具有较为普遍的应用场景。。。

TensorFlow深度学习实战（3）——深度学习中常用激活函数详解

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激活函数是神经网络中至关重要的一部分，它决定了神经元的输出以及神经网络模型的非线性特性。没有激活函数，神经网络就会变成一个简单的线性模型，无法处理复杂的任务。因此，激活函数的选择直接影响神经网络的表达能力和学习效果。

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【激活函数】关于ReLU6的解释

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卷积之后通常会接一个 ReLU 非线性激活，在 MobileNet 中使用 ReLU6。ReLU6 就是普通的 ReLU 但是限制最大输出为 6，这是为了在移动端设备 float16/int8 的低精度的时候也能有很好的数值分辨率。如果对 ReLU 的激活范围不加限制，输出范围为 0 到正无穷，如果激活值非常大，分布在一个很大的范围内，则低精度的 float16/int8 无法很好地精确描述如此大范围的数值，带来精度

神经网络常见激活函数 11-ReLU6函数

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02-14

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处的导数定义可能根据具体实现有所不同，但通常在这些点的导数值可以设为0、1或按照具体应用场景的需求进行定义。ReLU6通过将输出限制在[0, 6]区间内，有助于防止激活值过大导致的梯度消失问题，并且在某些神经网络架构中（如移动网络），它能够帮助减少模型大小和计算复杂度。ReLU6 函数针对RELU的改进。

激活函数--Sigmoid,tanh,RELU,RELU6,Mish,Leaky ReLU等

zisuina_2的博客

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9697

激活函数 目前自己使用比较多的激活函数RELU, RELU6; LeakyReLU; SELU; Mish ；激活函数看：计算量；准确率；大多数激活函数pytorch里有已经包装好了：　 Non-linear Activations (weighted sum, nonlinearity) Non-linear Activations (other)[https://pytorch.org/docs/stable/nn.html](https://pytorch.org/docs/stable/nn.ht

深度学习—激活函数详解（Sigmoid、tanh、ReLU、ReLU6及变体P-R-Leaky、ELU、SELU、Swish、Mish、Maxout、hard-sigmoid、hard-swish）

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激活函数的作用 激活函数是神经网络的重要组成部分。通过激活函数，可以让神经网络很好的解决非线性问题。在最初的阶段，使用的激活函数是sigmoid函数。但是此激活函数存在严重的梯度消失问题，在近期经常使用的是relu激活函数，而且出现了很多的变种relu函数。本文主要介绍tensorflow中keras部分的激活函数。 keras中的激活函数 keras中定义了多种的激活函数，几乎涵盖了所有的激活函数： 激活函数 描述 relu relu激活函数（修正线性单元） elu elu激活函数

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本文介绍了ReLU和ReLU6的优缺点以及如何选择合适的激活函数

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目录sigmoidTanhsoftplusReLU(Rectifier Linear Unit)系列ReLULeaky ReLU/ PReLU/ RReLUBReLU(Bounded ReLU)ELUSELUGELUSwishMishMaxoutReference sigmoid 公式： f(x)=11+e−xf(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}f(x)=1+e−x1 图像： Tanh 公式： f(x)=ex−e−xex+e−xf(x) = \frac{e^x - e^{-x}}{e

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