caffe中的激活函数代码解析

最新推荐文章于 2019-12-03 18:06:13 发布

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#算法

本文介绍了Caffe框架中包括ReLU、Sigmoid、Tanh在内的6种常用激活函数，详细解析了它们的定义和在Caffe中的实现方式，以及如何在实际使用中配置这些激活函数。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

最近需要在caffe中添加新的激活函数层，所以整理了一下caffe激活函数的源代码，做个记录；caffe中定义好了6种常用的激活函数：ReLu、Sigmod、Tanh、Absval、Power、BNll;下面主要从两个部分进行说明。

1. 6种激活函数的定义

2. caffe中对6种激活函数类的封装

3. caffe中如何使用6种激活函数（极其简单）

1. 6种激活函数的定义

1.1 ReLU / Rectified-Linear and Leaky-ReLU

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

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1. 深度学习——激活函数

qq_32468785的博客

11-10

1298

激活函数是一种用于神经网络和其他机器学习模型中的非线性函数。它被应用于神经网络的每个神经元上，将输入信号进行转换，产生输出信号。激活函数的作用是引入非线性性质，使神经网络能够学习和表示更复杂的函数关系。在神经网络中，每个神经元接收来自上一层神经元的加权输入，然后通过激活函数对这个加权输入进行非线性变换，生成神经元的输出。这个输出被传递到下一层神经元作为输入。激活函数的主要作用有以下几点：引入非线性：激活函数能够将线性变换后的输入转换为非线性输出，使得神经网络具备非线性建模能力。

caffe中对6种激活函数类的封装--ReLu

u012746763的专栏

04-06

3086

上文中提到了6种激活函数，本文主要是对于6种激活函数在caffe中的实现代码进行一下代码解析。按照上文的顺序：ReLu、Sigmod、Tanh、Absval、Power、BNLL; 【在caffe中的实现主要在两个文件中，.hpp(头文件)和.cpp，下面也是对这两部分代码的解析； .hpp所在路径：~/caffe-master/include/caffe .cpp所在路径：~/caf

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Caffe学习系列(4)：激活层（Activiation Layers)及参数

weixin_34364071的博客

12-24

700

在激活层中，对输入数据进行激活操作（实际上就是一种函数变换），是逐元素进行运算的。从bottom得到一个blob数据输入，运算后，从top输入一个blob数据。在运算过程中，没有改变数据的大小，即输入和输出的数据大小是相等的。输入：n*c*h*w 输出：n*c*h*w 常用的激活函数有sigmoid, tanh,relu等，下面分别介绍。 1、Sigmoid 对每个输入数据，利用sig...

Caffe学习（七）激活函数

BryantLJ学习的地方

08-09

4379

激活函数的起源是希望该函数能够对神经元进行建模，进而起到对输入的数据进行非线性响应的过程。常用的激活函数激活函数应该具有的性质：（1）非线性。线性激活层对于深层神经网络没有作用，因为其作用以后仍然是输入的各种线性变换。。（2）连续可微。梯度下降法的要求。（3）范围最好不饱和，当有饱和的区间段时，若系统优化进入到该段，梯度近似为0，网络的学习就会停止。（4）单调性，当激活函数是单调时，

零基础学caffe源码 ReLU激活函数

XZZPPP的博客

08-03

6555

1、如何有效阅读caffe源码 1、caffe源码阅读路线最好是从src/cafffe/proto/caffe.proto开始，了解基本数据结构内存对象和磁盘文件的一一映射关系，中间过程都由ProtoBuffer工具自动完成。 2、看include/目录中.hpp头文件，通过头文件类申明理解整个框架。从基类向派生类，掌握这些类。 3、看src/目录中.

激活函数与caffe及参数

fabulousli的博客

10-22

2671

为什么引入非线性激励函数？如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层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函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。最早

caffe系列之激活函数

gufeng_1992的博客

11-24

482

1、Sigmoidlayer{ name: "encod1act" bottom: "encode1" top: "encode1neuron" type: "Sigmoid" }2、ReLU/Retified-Linear and Leaky-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

Caffe框架代码解析导引

而在实际的代码解析中，通常会涉及到以下几个步骤： - 首先，通读Caffe框架中的配置文件，了解网络的结构和层次。 - 其次，分析Caffe的主函数main.cpp，理解程序的入口和参数解析过程。 - 接着，跟随数据流动的路径...

Caffe代码浅析

11-06

- **caffe/proto/caffe.proto** - 定义了Caffe使用的协议缓冲区（Protocol Buffers），用于配置文件的解析。 - **include/caffe/** - 包含了Caffe的主要头文件，如`blob.hpp`、`layer.hpp`、`net.hpp`和`solver.hpp`...

caffe源码简单解析1

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标题中的“caffe源码简单解析1”表明我们将探讨深度学习框架Caffe的源代码，而描述提到了`caffe_cpu_gemm`函数，这是Caffe中用于执行矩阵乘法的一个关键部分。标签“caffe 软件/插件”进一步确认我们关注的是Caffe这...

激活函数

caffe

10-04

557

在这里插入图片描述

深度学习常用激活函数代码.docx

06-08

本资源通过作者查阅资料并进行相应的修改，得到此最终版本的学习资源，是深度学习里面一些常用的激活函数和损失函数对应的代码，供广大用户参考。

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AP1005834的博客

04-13

1454

一、前言本篇主要转载自一个视频教程，主要实现在caffe中新增自己的层。二、具体做法自定义一个计算层，实现y=x^power+bur的功能，事实上这个新层为激活函数层三、实现的方法思路 (1)任何一个层都可以被继承，然后进行重写函数 (2)尽量确保要实现的功能是否必须要自己写，不然尽量用已有的层，每一个层在caffe/incl...

修改caffe源代码--添加loss(层)函数--CPU

风哥有点田

08-31

3056

本文主体参考：http://blog.youkuaiyun.com/sihailongwang/article/details/72783944 因其在windows上面操作，本文提供在linux上操作的尝试。另外部分命名不规则，所以修正了一下。修改caffe源代码，loss层是一个比较独立的一个层，而且可以仿照caffe给的样例进行添加，难度会稍微小点。 caffe自带了十种loss层(

caffe中对6种激活函数类的封装--TanH

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1646

tanh_layer.hpp #ifndef CAFFE_TANH_LAYER_HPP_ #define CAFFE_TANH_LAYER_HPP_ #include #include "caffe/blob.hpp" #include "caffe/layer.hpp" #include "caffe/proto/caffe.pb.h" #include "caffe/layers/n

Caffe源码（一）：math_functions 分析

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948

目录(?)[+] 目录目录主要函数 caffe_cpu_gemm 函数caffe_cpu_gemv 函数caffe_axpy 函数caffe_set 函数caffe_add_scalar 函数caffe_copy 函数caffe_scal 函数caffeine_cup_axpby 函数caffe_add caffe_sub caffe_mul c

目标检测算法caffe训练代码总结

qq_34929889的博客

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1数据需求目标检测算法一般都是根据voc2007目录格式进行编辑，目录的框架如下图： VOC2007 - -Annotations - -ImageSets &nb...

caffe中各层的作用:

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关于caffe中的solver: cafffe中的sover的方法都有: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (type: "Adam"), Nesterov’s Accelerated Gradient...

【caffe】官网层结构译文