nn.ReLU与nn.LeakyReLU的区别

最新推荐文章于 2025-06-13 22:08:11 发布
最新推荐文章于 2025-06-13 22:08:11 发布
阅读量2w 收藏 27
点赞数 5
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011630472/article/details/90210041
本文深入探讨了ReLU和LeakyReLU激活函数的工作原理。ReLU函数将所有负值设为0，保留正值不变，而LeakyReLU则对负值引入了一个小斜率，避免了神经元死亡的问题。理解这两个函数对于优化神经网络性能至关重要。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

nn.ReLU(inplace=True)的理解:inplace为True，将会改变输入的数据 ，否则不会改变原输入，只会产生新的输出。

ReLU函数即小于0的就等于0,大于0的就等于原函数.=max(0,x)=

LeakyReLu的函数为

常用激活函数：Sigmoid/Softmax/ELU/ReLU/LeakyReLU/Tanh...（Pytorch）
NorthSmile的博客
08-29 5035
1）公式定义及图示该函数输入为任意形状，输出与输入保持一致，此操作是将所有元素映射到(0,1)范围内，推导如下：2）调用方式1）公式定义公式理解：分母为输入向量中的所有元素按照指数方式求和，然后将输入中的每个元素按照指数方式除以分母得到计算结果。2）调用方式该函数输入/输出为n维向量，目的是将其输入重新缩放，使其所有元素皆属于[0,1]，并且此时所有元素总和为1。...
在Tensorflow中实现leakyRelu操作详解(高效)
09-16
主要介绍了在Tensorflow中实现leakyRelu操作详解(高效)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
小白学GAN系列2——nn.ReLU与nn.LeakyReLU的区别
o960604的博客
11-04 8782
nn.ReLU与nn.LeakyReLU的区别 因为之前从未接触过这方面，直接接手GAN，有点吃力，如有明显漏洞，请指正，我会感激不尽。 昨晚查阅了ReLU的含义，结果今天发现高老师给的代码中又有一个LeakyReLU，所以今天这个小白贴来对比下两者： 下图是ReLU、Leaky ReLU、PReLU和RReLU的比较： ReLU是将所有的负值都设为零，相反，Leaky ReLU是给所有负值赋予一个非零斜率。 可以看到，ReLU函数即小于0的就等于0,大于0的就等于原函数.=max(0,x)= Leaky
Day53 Python打卡训练营
2503_90248820的博客
06-13 1938
知识点回顾：对抗生成网络的思想：关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象ps；如果你学有余力，对于gan的损失函数的理解，建议去找找视频看看，如果只是用，没必要学作业：对于心脏病数据集，对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本，观察不用GAN和用GAN的F1分数差异。
激活函数Leaky Relu和Relu的区别
m0_62501000的博客
12-08 7862
可能存在 "神经元死亡" 问题，即某些神经元在训练过程中可能永远不会被激活，导致权重无法更新。选择使用ReLU还是Leaky ReLU通常取决于实际问题和网络的性能。解决了ReLU的神经元死亡问题，因为负数部分有一个小的梯度。ReLU 函数对于正数部分直接输出，对于负数部分输出为零。，但在其他情况下，ReLU可能表现得更好。，通常用一个小的斜率 α 乘以输入。对于 α 的选择比较敏感，需要调参。Leaky ReLU 对于。在很多情况下表现得很好。非常简单，计算速度快。
激活函数ReLU与Leaky ReLU的区别 (1)
qq_37342061的博客
08-10 1万+
1、ReLU（Rectified Line Unit，ReLU）:修正线性单元，神经网络中常用的激活函数。ReLU的输入是x，当x>0, 其梯度不为0, 可用于权重更新；当x<0, 其梯度为0, 权重无法更新，后续训练中处于静默状态（学习速率变慢，神经元处于不学习状态）。 函数图像： 表达式： （1）前向过程：ReLU(x)=max(0,x) （2）后向传播： a) 将...
ReLU与leaky ReLU比较
浩瀚之水的专栏
09-04 1005
**ReLU**：ReLU在正数范围内能保持梯度不变，这有利于避免梯度消失问题，但它的一个主要缺点是大量神经元可能会在训练过程中“死亡”，即一旦神经元的输入为非正值，该神经元将不再对任何输入有响应。- **Leaky ReLU**：通过允许负轴上的小梯度，Leaky ReLU减少了死亡神经元出现的可能性，从而使得网络中的神经元即使在接收到负输入时也依然能够传递一定的信息。- **Leaky ReLU**：对于所有输入，Leaky ReLU都能提供一个非零的小梯度，这有助于提供更稳定的梯度下降过程。
torch.nn.LeakyReLU()和tf.nn.relu区别
12-03
leaky_relu = torch.nn.LeakyReLU() ``` 在PyTorch中，Leaky ReLU（也称为leaky rectified linear unit）允许在梯度下降期间非零斜率通过负输入区域，通常设置一个小的负斜率，如0.01。 2. **行为**[^2]: - **...
nn.Hardswish, nn.LeakyReLU, nn.ReLU, nn.ReLU6, nn.SiLU是什么
10-25
nn.Hardswish, nn.LeakyReLU, nn.ReLU, nn.ReLU6, nn.SiLU都是深度学习中常用的激活函数。它们的作用是在神经网络中引入非线性因素，从而提高模型的表达能力和性能。其中，nn.ReLU是最常用的激活函数之一，它将所有...
nn.LeakyReLU()和nn.relu
10-10
nn.LeakyReLU()和nn.ReLU()都是PyTorch深度学习框架中的激活函数，其中nn.ReLU()为修正线性单元，将负值变为0，而正值保持不变。而nn.LeakyReLU()在负值处返回负数的小斜率，以避免神经元死亡现象。相比于nn.ReLU()...
class MLP(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 共享底层特征提取层 # self.shared_backbone = nn.Sequential( # nn.Linear(21, 512), # ) # z11_re 分支 self.z11_re_net1 = nn.Sequential( nn.Linear(21, 512), # nn.LeakyReLU(0.2), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.1), nn.Linear(512, 256), # nn.LeakyReLU(0.2), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 66), nn.Tanh() ) self.z11_re_net2 = nn.Sequential( nn.Linear(21, 512), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.6), nn.Linear(512, 198), nn.ReLU(), nn.Linear(198, 66), ) self.z11_im_net = nn.Sequential( nn.Linear(21, 512), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.4), nn.Linear(512, 256), # nn.LeakyReLU(0.1), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 66) ) # # xpd 分支 self.xpd_net = nn.Sequential( nn.Linear(21, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 66) ) # 初始化权重 # self._init_weights() def _init_weights(self): for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Linear): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_o ut', nonlinearity='relu') nn.init.zeros_(m.bias) def forward(self, x): # shared_features = self.shared_backbone(x) z11_re1 = self.z11_re_net1(x) z11_re2 = self.z11_re_net2(x) # W = self.W_net(x) z11_re = z11_re2 + z11_re1 z11_im = self.z11_im_net(x) xpd = self.xpd_net(x) return z11_re, z11_im, xpd 这是目前的结构，但是得到的结果真实值和预测值有一定的差异，从结构上进行怎样的优化能够提高准确度
04-02
nn.LeakyReLU(0.1)) self.branch2 = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim//2, 128), nn.SELU()) self.fusion = nn.Linear(256, 512) def forward(self, x): x1, x2 = torch.chunk(x, 2, dim=1) return ...
self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(512 * 7 * 7, 2048), nn.ReLU(True), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(2048, 2048), nn.ReLU(True), nn.Linear(2048, class_num) ) 这段什么意思
最新发布
06-28
我们正在分析用户的问题：用户想理解PyTorch中定义的神经网络...4. **ReLU 激活函数有哪些变体（如 LeakyReLU），它们适用于什么场景？** [^1]: 批归一化和 Dropout 的组合能协同提升模型泛化能力，类似集成学习效果。
nn.LeakRELU
qq_39710897的博客
12-05 282
其实就是让值能够保持一个基本非负，大于零的数值保持本身，小于零的部分乘以一个非常小的权重值，达到近似非负的效果。
【Pytorch】torch.nn.LeakyReLU()
海到无边天作岸 山登绝顶我为峰
09-02 1万+
Hello！ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！唯有努力💪本文仅记录自己感兴趣的内容文章仅作为个人学习笔记记录，记录从0到1的一个过程希望对您有一点点帮助，如有错误欢迎小伙伴指正。
PyTorch学习笔记：nn.LeakyReLU——LeakyReLU激活函数
qq_50001789的博客
02-10 2万+
PyTorch学习笔记：nn.LeakyReLU——LeakyReLU激活函数
【PyTorch】教程：torch.nn.LeakyReLU
03-08 1542
原型参数定义LeakyReLU(x)=max⁡(0,x)+negative_slope∗min⁡(0,x) \text{LeakyReLU}(x) = \max(0, x) + \text{negative\_slope} * \min(0, x) LeakyReLU(x)=max(0,x)+negative_slope∗min(0,x)orLeakyReLU(x)={x, if x≥0negative_slope×x, otherwise \text{LeakyReLU}(x) = \begin{cas
深度学习笔记(三):神经网络之九种激活函数Sigmoid、tanh、ReLU、ReLU6、Leaky Relu、ELU、Swish、Mish、Softmax详解
源的博客
01-27 4618
文章目录1.什么叫激活函数2.激活函数的作用3.激活函数的类型4.Sigmoid/Logistic5.tanh6.ReLU 1.什么叫激活函数 激活函数可作用于感知机(wx+b)累加的总和 ,所谓的激活就是把输出值必须要大于，节点才可以被激活，不然就处于睡眠状态。 2.激活函数的作用 提供网络的非线性建模能力。如果没有激活函数，那么该网络仅能够表达线性映射，此时即便有再多的隐藏层，其整个网络跟单层神经网络也是等价的。因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。由于输
pytorch之---relu,prelu,leakyrelu
热门推荐
zxyhhjs2017的博客
03-07 2万+
torch.nn.ReLU(inplace=False)：output = max(0, x) torch.nn.PReLU(num_parameters=1, init=0.25)：$PReLU(x) = max(0,x) + a * min(0,x) a是一个可学习参数。当没有声明时，nn.PReLU()在所有的输入中只有一个参数a；如果是nn.PReLU(nChannels)，a将...
LeakyReLU函数解析
Codefmeister's BLOG
12-14 1万+
LeakyReLU 语法 CLASS torch.nn.LeakyReLU(negative_slope: float = 0.01, inplace: bool = False) 作用 Element-wise 对于每个x，应用函数如图： 函数图像
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